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Recopilación de conocimientos

La compilación de conocimientos es una familia de enfoques para abordar la intratabilidad de una serie de problemas de inteligencia artificial .

Un modelo proposicional se compila en una fase fuera de línea para poder soportar algunas consultas en tiempo polinomial . Existen muchas formas de compilar un modelo proposicional. [1]

Las distintas representaciones compiladas tienen diferentes propiedades. Las tres principales son:

Clases de representaciones

Algunos ejemplos de clases de diagramas incluyen OBDD , FBDD y OBDD no deterministas, así como MDD.

Algunos ejemplos de clases de fórmulas incluyen DNF y CNF .

Los ejemplos de clases de circuitos incluyen NNF , DNNF, d-DNNF y SDD .

Compiladores de conocimiento

Referencias

  1. ^ Adnan Darwiche, Pierre Marquis, "Un mapa de compilación de conocimientos", Journal of Artificial Intelligence Research 17 (2002) 229-264