表象式直接知识表示

被引：19

作者：

危辉

何新贵

机构：

[1] 北京航空航天大学计算机科学与工程系!北京

[2] 北京系统工程研究所!北京

来源：

计算机学报 | 2001年 / 08期

关键词：

知识表示; 表象; 认知神经科学;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

通过对人的相对低层次认知行为的模仿可以改善计算机感知外部世界的能力 .知觉作为首要的认知行为 ,它所需要的知识不便于采用传统的符号化知识表示方法来表示 .该文以视知觉研究为基础 ,通过模拟分布于视皮层中的特异性功能柱型结构 ,将图形模式分解为简单特征的组合 ,直接表示在神经网络上 ,众多功能单元的同时响应就构成某一实体的视觉表象 .最后还讨论了这种直接知识表示方法在知识与概念化问题、知识的来源问题、学习问题等几个最核心的人工智能问题下的意义 .

引用

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页数：6

共 12 条

[1]

一个带时延神经网络的分岔现象研究 [J].