Используйте поиск по шпаргалкам:

Google
 

ОБУЧЕНИЕ МАШИН

Графы и сети представляют собой простые понятия для программ, которые изучают новые структуры. Их преимущество при обучении заключается в легкости добавления и удаления, а также сравнения дуг и узлов. Ниже представлены программы, которые для обучения использовали семантические сети.
Винстон использовал реляционные графы для описания таких структур, как арки и башни. Машине предлагались примеры верного и неверного описания этих структур, а программа создавала графы, которые указывали все необходимые условия для того, чтобы эта структура была именно аркой или башней.
Салветер использовал графы с центром в глаголе для представления падежных отношений, которые требуют различные глаголы. Его программа MORAN для каждого глагола выведет падежный фрейм, сравнивая одни и те же ситуации до и после их описания с использованием этого глагола.
Шенк разработал теорию Memory-Organization Packets для объяснения того, как люди узнают новую информацию из конкретных жизненных ситуаций. При этом MOP-это это обобщенная абстрактная структура, которая не имеют отношения ни к одной конкретной ситуации в отдельности.
Default FixSim_112007