NNMS रीज़निंग क्या है?

Study Notes

NNMS Reasoning

Definition

NNMS (Neural Non-Monotonic Symbolic) Reasoning is a hybrid approach that combines the strengths of neural networks and symbolic reasoning to perform reasoning tasks.

Key Characteristics

Non-Monotonic: NNMS Reasoning can retract previous conclusions when new information is available, allowing for more flexible and dynamic reasoning.
Neural Networks: Utilizes neural networks to learn representations and patterns in data.
Symbolic Reasoning: Employs symbolic reasoning techniques to perform logical operations and derive conclusions.

Components

Neural Network Module: Learns representations of the input data and generates a set of features.
Symbolic Reasoning Module: Takes the output from the neural network module and applies logical rules and constraints to derive conclusions.

Advantages

Handling Uncertainty: NNMS Reasoning can effectively handle uncertain and incomplete information, which is common in real-world scenarios.
Scalability: Can scale to large datasets and complex reasoning tasks.
Interpretability: Provides interpretable results, allowing for understanding of the reasoning process.

Applications

Natural Language Processing: Can be applied to tasks such as question answering, text entailment, and semantic role labeling.
Knowledge Graph Reasoning: Can be used to reason over large knowledge graphs and perform tasks such as entity disambiguation and link prediction.
Decision Making: Can be applied to decision-making tasks, such as recommender systems and expert systems.

एनएनएमएस रीजनिंग (NNMS Reasoning)

परिभाषा

एनएनएमएस रीजनिंग एक हाइब्रिड एप्रोच है जो न्यूरल नेटवर्क्स और सिम्बोलिक रीजनिंग की ताकत को मिलाकर रीजनिंग टास्क्स को करता है

महत्वपूर्ण विशेषताएं

नॉन-मोनोटोनिक: एनएनएमएस रीजनिंग नई जानकारी आने पर पिछले नतीजों को रद्द कर सकता है, जिससे और अधिक लचीला और डायनामिक रीजनिंग होता है
न्यूरल नेटवर्क्स: एनएनएमएस रीजनिंग न्यूरल नेटवर्क्स का इस्तेमाल डेटा में पैटर्न्स और प्रस्तुतीकरण सीखने के लिए करता है
सिम्बोलिक रीजनिंग: एनएनएमएस रीजनिंग सिम्बोलिक रीजनिंग टेक्नीक्स का इस्तेमाल लॉजिकल ऑपरेशंस और नतीजे निकालने के लिए करता है

घटक

न्यूरल नेटवर्क मॉड्यूल: डेटा के प्रस्तुतीकरण सीखता है और फीचर्स का एक सेट जेनरेट करता है
सिम्बोलिक रीजनिंग मॉड्यूल: न्यूरल नेटवर्क मॉड्यूल के आउटपुट को लेकर लॉजिकल नियम और प्रतिबंध लागू करके नतीजे निकालता है

लाभ

अनिश्चितता को संभालना: एनएनएमएस रीजनिंग अस्पष्ट और अधूरी जानकारी को प्रभावी ढंग से संभाल सकता है, जो रियल-वर्ल्ड सीनारियो में आम होता है
स्कैलेबिलिटी: बड़े डेटासेट्स और जटिल रीजनिंग टास्क्स के लिए स्केल कर सकता है
इंटरप्रेटेबिलिटी: इंटरप्रेटेबल नतीजे प्रदान करता है, जिससे रीजनिंग प्रक्रिया की समझ होती है

अनुप्रयोग

नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग: सवाल जवाब, टेक्स्ट एंटेलमेंट, और सेमेंटिक रोल लेबलिंग जैसे टास्क्स के लिए एनएनएमएस रीजनिंग का इस्तेमाल किया जा सकता है
नॉलेज ग्राफ रीजनिंग: बड़े नॉलेज ग्राफ्स पर रीजनिंग कर और एंटिटी डिस अम्बीग्वेशन और लिंक प्रेडिक्शन जैसे टास्क्स के लिए एनएनएमएस रीजनिंग का इस्तेमाल किया जा सकता है
डिसीजन मेकिंग: रेकॉमेंडर सिस्टम्स और एक्सपेर्ट सिस्टम्स जैसे डिसीजन-मेकिंग टास्क्स के लिए एनएनएमएस रीजनिंग का इस्तेमाल किया जा सकता है

Description

NNMS रीज़निंग एक हाइब्रिड APPROACH है जो न्यूरल नेटवर्क और सिम्बोलिक रीज़निंग की ताकत को मिला कर रीज़निंग टास्क को करता है. यह नॉन-मोनोटोनिक है और न्यूरल नेटवर्क का इस्तेमाल डेटा में पैटर्न और रिप्रेजेंटेशन सीखने के लिए करता है.