BN-SVG原理
2024.12.25
BN-SVG（Bidirectional Neural-Symbolic Graph Networks）是一种结合了神经网络和符号推理的新型人工智能模型。其原理是通过双向交互，将神经网络的表征学习与符号图的结构化信息相结合。神经网络负责处理复杂的输入数据，提取特征，而符号系统则用于处理规则和逻辑，进行推理和决策。BN-SVG能够在理解自然语言、执行复杂任务和解释决策过程上表现出强大的能力，它能在两者之间建立桥梁，实现从数据驱动到知识驱动的无缝转换。这种模型旨在提升AI的可解释性和灵活性，为解决现实世界问题提供新的解决方案。
