Implementação de um Provador de Teoremas em Redes Neurais Simétricas

Autores

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lvaro Kilkerry Neto
685,250,200
1627
Gerson Zaverucha
(Orientador)
685,250,200
1628
Luís Alfredo Vidal de Carvalho
(Co-orientador)
685,250,200

Informações:

Publicações do PESC

Título
Implementação de um Provador de Teoremas em Redes Neurais Simétricas
Linha de pesquisa
Inteligência Artificial
Tipo de publicação
Dissertação de Mestrado
Número de registro
Data da defesa
27/3/1998
Resumo
PESC: Resumo de Dissertação de Mestrado Resumo da Tese apresentada à COPPE/UFRJ como parte dos requisitos necessários para a obtenção do grau de Mestre em Ciências (M.Sc.)

Implementação de um Provador de Teoremas em Redes Neurais Simétricas

Álvaro Kilkerry Neto

Março/1998
Orientadores: Gerson Zaverucha
Luis Alfredo Vidal de Carvalho 		 

 
Programa: Engenharia de Sistemas e Computação

      Tem sido cada vez maior o interesse pela integração dos paradigmas simbolista e conexionista da lnteliência Artificial no desenvolvimento de sistemas computacionais inteligentes. Os sistemas neuro-simbólicos procuram explorar a sinergia resultante da união entre estes paradigmas, integrando as capacidades que cada um apresenta. A partir desse princípio, este trabalho estuda a relação entre a lógica e os sistemas de redes neurais, apresentando o desenvolvimento teórico e os passos da implementação de um modelo de provador de teoremas em redes neurais.

Abstract
PESC: Master Degree Abstracts Abstract of Thesis presented at COPPE/UFRJ as a partial fulfillment of the requirements for the degree of Master of Science (M.Sc.)

Implementation of Logical Inference Machine in Symmetric Neural Networks

Álvaro Kilkerry Neto

March/1998
Advisors:Gerson Zaverucha
Luis Alfredo Vidal de Carvalho 		 
Department: Systems Engineering and Computer Science

      Both kinds of Intelligent Computational Systems, Symbolic and Connectionist, have virtues and deficiencies. It is very important to integrate them, through neurosymbolic systems, in order to explore the capabilities each one possesses. This work studies the relationship between logic and neural network. It also presents a theorical development and the steps of the implementation of a connectionist logical inference machine.

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