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Marra, Giuseppe. « From Statistical Relational to Neuro-Symbolic Artificial Intelligence ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 20 (24 mars 2024) : 22678. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i20.30294.
Texte intégralMorel, Gilles. « Neuro-symbolic A.I. for the smart city ». Journal of Physics : Conference Series 2042, no 1 (1 novembre 2021) : 012018. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2042/1/012018.
Texte intégralvan Bekkum, Michael, Maaike de Boer, Frank van Harmelen, André Meyer-Vitali et Annette ten Teije. « Modular design patterns for hybrid learning and reasoning systems ». Applied Intelligence 51, no 9 (18 juin 2021) : 6528–46. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-021-02394-3.
Texte intégralEbrahimi, Monireh, Aaron Eberhart, Federico Bianchi et Pascal Hitzler. « Towards bridging the neuro-symbolic gap : deep deductive reasoners ». Applied Intelligence 51, no 9 (6 février 2021) : 6326–48. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-020-02165-6.
Texte intégralBarbosa, Raul, Douglas O. Cardoso, Diego Carvalho et Felipe M. G. França. « Weightless neuro-symbolic GPS trajectory classification ». Neurocomputing 298 (juillet 2018) : 100–108. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2017.11.075.
Texte intégralBahamid, Alala, Azhar Mohd Ibrahim et Amir Akramin Shafie. « Crowd evacuation with human-level intelligence via neuro-symbolic approach ». Advanced Engineering Informatics 60 (avril 2024) : 102356. http://dx.doi.org/10.1016/j.aei.2024.102356.
Texte intégralŠkrlj, Blaž, Matej Martinc, Nada Lavrač et Senja Pollak. « autoBOT : evolving neuro-symbolic representations for explainable low resource text classification ». Machine Learning 110, no 5 (14 avril 2021) : 989–1028. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-021-05968-x.
Texte intégralPrentzas, Jim, et Ioannis Hatzilygeroudis. « Neurules and connectionist expert systems : Unexplored neuro-symbolic reasoning aspects ». Intelligent Decision Technologies 15, no 4 (10 janvier 2022) : 761–77. http://dx.doi.org/10.3233/idt-210211.
Texte intégralShilov, Nikolay, Andrew Ponomarev et Alexander Smirnov. « The Analysis of Ontology-Based Neuro-Symbolic Intelligence Methods for Collaborative Decision Support ». Informatics and Automation 22, no 3 (22 mai 2023) : 576–615. http://dx.doi.org/10.15622/ia.22.3.4.
Texte intégralKishor, Rabinandan. « Neuro-Symbolic AI : Bringing a new era of Machine Learning ». International Journal of Research Publication and Reviews 03, no 12 (2022) : 2326–36. http://dx.doi.org/10.55248/gengpi.2022.31271.
Texte intégralSmirnov, A. V., A. V. Ponomarev, N. G. Shilov et T. V. Levashova. « Collaborative Decision Support Systems Based on Neuro-Symbolic Artificial Intelligence : Problems and Generalized Conceptual Model ». Scientific and Technical Information Processing 50, no 6 (décembre 2023) : 635–45. http://dx.doi.org/10.3103/s0147688223060151.
Texte intégralSkryagin, Arseny, Daniel Ochs, Devendra Singh Dhami et Kristian Kersting. « Scalable Neural-Probabilistic Answer Set Programming ». Journal of Artificial Intelligence Research 78 (16 novembre 2023) : 579–617. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.15027.
Texte intégralSouici-Meslati, Labiba, et Mokhtar Sellami. « A Hybrid Neuro-Symbolic Approach for Arabic Handwritten Word Recognition ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 10, no 1 (20 janvier 2006) : 17–25. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2006.p0017.
Texte intégralOnchis, Darian, Codruta Istin et Eduard Hogea. « A Neuro-Symbolic Classifier with Optimized Satisfiability for Monitoring Security Alerts in Network Traffic ». Applied Sciences 12, no 22 (12 novembre 2022) : 11502. http://dx.doi.org/10.3390/app122211502.
Texte intégralPapadimitriou, Stergios, et Constantinos Terzidis. « Symbolic adaptive neuro-fuzzy inference for data mining of heterogenous data ». Intelligent Data Analysis 7, no 4 (27 août 2003) : 327–46. http://dx.doi.org/10.3233/ida-2003-7405.
Texte intégralFeng, Yufei, Xiaoyu Yang, Xiaodan Zhu et Michael Greenspan. « Neuro-symbolic Natural Logic with Introspective Revision for Natural Language Inference ». Transactions of the Association for Computational Linguistics 10 (2022) : 240–56. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00458.
Texte intégralYuan, Ye, Bo Tang, Tianfei Zhou, Zhiwei Zhang et Jianbin Qin. « nsDB : Architecting the Next Generation Database by Integrating Neural and Symbolic Systems ». Proceedings of the VLDB Endowment 17, no 11 (juillet 2024) : 3283–89. http://dx.doi.org/10.14778/3681954.3682000.
Texte intégralPallagani, Vishal, Bharath Chandra Muppasani, Kaushik Roy, Francesco Fabiano, Andrea Loreggia, Keerthiram Murugesan, Biplav Srivastava, Francesca Rossi, Lior Horesh et Amit Sheth. « On the Prospects of Incorporating Large Language Models (LLMs) in Automated Planning and Scheduling (APS) ». Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling 34 (30 mai 2024) : 432–44. http://dx.doi.org/10.1609/icaps.v34i1.31503.
Texte intégralPalconit, Maria Gemel B., Ronnie S. Concepcion II, Jonnel D. Alejandrino, Michael E. Pareja, Vincent Jan D. Almero, Argel A. Bandala, Ryan Rhay P. Vicerra, Edwin Sybingco, Elmer P. Dadios et Raouf N. G. Naguib. « Three-Dimensional Stereo Vision Tracking of Multiple Free-Swimming Fish for Low Frame Rate Video ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 25, no 5 (20 septembre 2021) : 639–46. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2021.p0639.
Texte intégralHua, Hua, Dongxu Li, Ruiqi Li, Peng Zhang, Jochen Renz et Anthony Cohn. « Towards Explainable Action Recognition by Salient Qualitative Spatial Object Relation Chains ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 5 (28 juin 2022) : 5710–18. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i5.20513.
Texte intégralPrentzas, Jim, et Ioannis Hatzilygeroudis. « Assessment of life insurance applications : an approach integrating neuro-symbolic rule-based with case-based reasoning ». Expert Systems 33, no 2 (16 novembre 2015) : 145–60. http://dx.doi.org/10.1111/exsy.12137.
Texte intégralHu, Yiwen, et Markus J. Buehler. « Deep language models for interpretative and predictive materials science ». APL Machine Learning 1, no 1 (1 mars 2023) : 010901. http://dx.doi.org/10.1063/5.0134317.
Texte intégralSarker, Md Kamruzzaman, Lu Zhou, Aaron Eberhart et Pascal Hitzler. « Neuro-symbolic artificial intelligence ». AI Communications, 16 septembre 2021, 1–13. http://dx.doi.org/10.3233/aic-210084.
Texte intégralHitzler, Pascal, Aaron Eberhart, Monireh Ebrahimi, Md Kamruzzaman Sarker et Lu Zhou. « Neuro-Symbolic Approaches in Artificial Intelligence ». National Science Review, 4 mars 2022. http://dx.doi.org/10.1093/nsr/nwac035.
Texte intégralBhuyan, Bikram Pratim, Amar Ramdane-Cherif, Ravi Tomar et T. P. Singh. « Neuro-symbolic artificial intelligence : a survey ». Neural Computing and Applications, 6 juin 2024. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-024-09960-z.
Texte intégralLu, Zhen, Imran Afridi, Hong Jin Kang, Ivan Ruchkin et Xi Zheng. « Surveying neuro-symbolic approaches for reliable artificial intelligence of things ». Journal of Reliable Intelligent Environments, 26 juillet 2024. http://dx.doi.org/10.1007/s40860-024-00231-1.
Texte intégralBueff, Andreas, et Vaishak Belle. « Learning explanatory logical rules in non-linear domains : a neuro-symbolic approach ». Machine Learning, 8 avril 2024. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-024-06538-7.
Texte intégralShi, Tuo, Hui Zhang, Shiyu Cui, Jinchang Liu, Zixi Gu, Zhanfeng Wang, Xiaobing Yan et Qi Liu. « Stochastic neuro-fuzzy system implemented in memristor crossbar arrays ». Science Advances 10, no 12 (22 mars 2024). http://dx.doi.org/10.1126/sciadv.adl3135.
Texte intégralHuang, Zhen. « Introducing Neuro-Symbolic Artificial Intelligence to Humanities and Social Sciences : Why Is It Possible and What Can Be Done ? » TEM Journal, 25 novembre 2022, 1863–70. http://dx.doi.org/10.18421/tem114-54.
Texte intégralHe, Hao-Yuan, Wang-Zhou Dai et Ming Li. « Reduced implication-bias logic loss for neuro-symbolic learning ». Machine Learning, 30 janvier 2024. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-023-06436-4.
Texte intégralMitchener, Ludovico, David Tuckey, Matthew Crosby et Alessandra Russo. « Detect, Understand, Act : A Neuro-symbolic Hierarchical Reinforcement Learning Framework ». Machine Learning, 7 avril 2022. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-022-06142-7.
Texte intégralMunir, Md Shirajum, Ki Tae Kim, Apurba Adhikary, Walid Saad, Sachin Shetty, Seong-Bae Park et Choong Seon Hong. « Neuro-Symbolic Explainable Artificial Intelligence Twin for Zero-Touch IoE in Wireless Network ». IEEE Internet of Things Journal, 2023, 1. http://dx.doi.org/10.1109/jiot.2023.3303713.
Texte intégralDerkinderen, Vincent, Robin Manhaeve, Pedro Zuidberg Dos Martires et Luc De Raedt. « Semirings for probabilistic and neuro-symbolic logic programming ». International Journal of Approximate Reasoning, janvier 2024, 109130. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijar.2024.109130.
Texte intégralBARBARA, VITO, MASSIMO GUARASCIO, NICOLA LEONE, GIUSEPPE MANCO, ALESSANDRO QUARTA, FRANCESCO RICCA et ETTORE RITACCO. « Neuro-Symbolic AI for Compliance Checking of Electrical Control Panels ». Theory and Practice of Logic Programming, 10 juillet 2023, 1–17. http://dx.doi.org/10.1017/s1471068423000170.
Texte intégralBeckmann, Pierre, Guillaume Köstner et Inês Hipólito. « An Alternative to Cognitivism : Computational Phenomenology for Deep Learning ». Minds and Machines, 29 juin 2023. http://dx.doi.org/10.1007/s11023-023-09638-w.
Texte intégralWu, Maonian, Bang Chen, Shaojun Zhu, Bo Zheng, Wei Peng et Mingyi Zhang. « Neuro-symbolic recommendation model based on logic query ». Knowledge-Based Systems, décembre 2023, 111311. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2023.111311.
Texte intégralRivas, Ariam, Diego Collarana, Maria Torrente et Maria-Esther Vidal. « A neuro-symbolic system over knowledge graphs for link prediction ». Semantic Web, 7 juin 2023, 1–25. http://dx.doi.org/10.3233/sw-233324.
Texte intégralGiunchiglia, Eleonora, Alex Tatomir, Mihaela Cătălina Stoian et Thomas Lukasiewicz. « CCN+ : A Neuro-symbolic Framework for Deep Learning with Requirements ». International Journal of Approximate Reasoning, janvier 2024, 109124. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijar.2024.109124.
Texte intégralSantos, Henrique, Ke Shen, Alice M. Mulvehill, Mayank Kejriwal et Deborah L. McGuinness. « A Theoretically Grounded Question Answering Data Set for Evaluating Machine Common Sense ». Data Intelligence, 24 octobre 2023, 1–29. http://dx.doi.org/10.1162/dint_a_00234.
Texte intégralMileo, Alessandra. « Towards a neuro-symbolic cycle for human-centered explainability ». Neurosymbolic Artificial Intelligence, 28 août 2024, 1–13. http://dx.doi.org/10.3233/nai-240740.
Texte intégralRoig Vilamala, Marc, Tianwei Xing, Harrison Taylor, Luis Garcia, Mani Srivastava, Lance Kaplan, Alun Preece, Angelika Kimmig et Federico Cerutti. « DeepProbCEP : A neuro-symbolic approach for complex event processing in adversarial settings ». Expert Systems with Applications, décembre 2022, 119376. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2022.119376.
Texte intégralEITER, THOMAS, NELSON HIGUERA, JOHANNES OETSCH et MICHAEL PRITZ. « A Neuro-Symbolic ASP Pipeline for Visual Question Answering ». Theory and Practice of Logic Programming, 11 juillet 2022, 1–16. http://dx.doi.org/10.1017/s1471068422000229.
Texte intégralŠkrlj, Blaž, Jan Kralj, Janez Konc, Marko Robnik‐Šikonja et Nada Lavrač. « Deep node ranking for neuro‐symbolic structural node embedding and classification ». International Journal of Intelligent Systems, 10 septembre 2021. http://dx.doi.org/10.1002/int.22651.
Texte intégralAbdullah, Iram, Ali Javed, Khalid Mahmood Malik et Ghaus Malik. « DeepInfusion : A Dynamic Infusion based-Neuro-Symbolic AI Model for Segmentation of Intracranial Aneurysms ». Neurocomputing, juin 2023, 126510. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2023.126510.
Texte intégralHersche, Michael, Mustafa Zeqiri, Luca Benini, Abu Sebastian et Abbas Rahimi. « A neuro-vector-symbolic architecture for solving Raven’s progressive matrices ». Nature Machine Intelligence, 9 mars 2023. http://dx.doi.org/10.1038/s42256-023-00630-8.
Texte intégralVenigandla, Kamala, Navya Vemuri et Naveen Vemuri. « Hybrid Intelligence Systems Combining Human Expertise and AI/RPA for Complex Problem Solving ». International Journal of Innovative Science and Research Technology (IJISRT), 5 avril 2024, 2066–75. http://dx.doi.org/10.38124/ijisrt/ijisrt24mar2039.
Texte intégralHamilton, Kyle, Aparna Nayak, Bojan Božić et Luca Longo. « Is neuro-symbolic AI meeting its promises in natural language processing ? A structured review ». Semantic Web, 9 novembre 2022, 1–42. http://dx.doi.org/10.3233/sw-223228.
Texte intégralChalvatzaki, Georgia, Ali Younes, Daljeet Nandha, An Thai Le, Leonardo F. R. Ribeiro et Iryna Gurevych. « Learning to reason over scene graphs : a case study of finetuning GPT-2 into a robot language model for grounded task planning ». Frontiers in Robotics and AI 10 (15 août 2023). http://dx.doi.org/10.3389/frobt.2023.1221739.
Texte intégralWickramarachchi, Ruwan, Cory Henson et Amit Sheth. « Knowledge-infused Learning for Entity Prediction in Driving Scenes ». Frontiers in Big Data 4 (25 novembre 2021). http://dx.doi.org/10.3389/fdata.2021.759110.
Texte intégralAbubakar, Hamza. « An optimal representation of Random Maximum kSatisfiability on a Hopfield Neural Network for High order logic(k 3) ». Kuwait Journal of Science, 1 décembre 2021. http://dx.doi.org/10.48129/kjs.11861.
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