Programowanie neurosymboliczne

Opinie czytelników

Książka otrzymała mieszane recenzje, a niektórzy użytkownicy wyrażają silne niezadowolenie, podczas gdy inni doceniają jej zawartość i wartość. Krytycy opisują ją jako „bezwartościową” i słabo zaprezentowaną, podczas gdy niektórzy uważają ją za przystępne wprowadzenie do głębokiego uczenia się i podejść symbolicznych, choć brakuje jej głębi.

⬤ Przystępna dla czytelników bez silnego zaplecza w temacie
⬤ wprowadza kluczowe idee w łączeniu głębokiego uczenia się i podejść symbolicznych
⬤ przez niektórych uważana za fajną lekturę
⬤ przystępna cena w porównaniu do postrzeganej wartości.

⬤ Zawiera puste strony i ograniczoną zawartość
⬤ przede wszystkim powierzchowny przegląd, a nie kompleksowe źródło
⬤ brakuje niektórych istotnych szczegółów implementacji i kodu
⬤ nie odzwierciedla szerszego pola neurosymbolicznej sztucznej inteligencji.

(na podstawie 2 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Neurosymbolic Programming

Zawartość książki:

Programowanie neurosymboliczne to wyłaniający się obszar, który łączy obszary głębokiego uczenia się i syntezy programów. Podobnie jak w klasycznym uczeniu maszynowym, celem jest uczenie się funkcji z danych. Funkcje te są jednak reprezentowane jako programy, które mogą wykorzystywać moduły neuronowe oprócz prymitywów symbolicznych i są indukowane przy użyciu kombinacji wyszukiwania symbolicznego i optymalizacji opartej na gradiencie.

Programowanie neurosymboliczne może oferować wiele korzyści w porównaniu z kompleksowym głębokim uczeniem. Programy mogą czasami naturalnie reprezentować zadania proceduralne o długim horyzoncie czasowym, które są trudne do wykonania przy użyciu sieci głębokich. Reprezentacje neurosymboliczne są również zwykle łatwiejsze do interpretacji i formalnej weryfikacji niż sieci neuronowe. Ograniczenia języka programowania mogą służyć jako forma regularyzacji i prowadzić do bardziej uogólnionego i wydajnego uczenia się danych. Kompozycyjne abstrakcje programistyczne mogą być również naturalnym sposobem ponownego wykorzystania wyuczonych modułów w różnych zadaniach uczenia się.

W niniejszej monografii autorzy ilustrują te potencjalne korzyści konkretnymi przykładami z ostatnich prac nad programowaniem neurosymbolicznym. Autorzy kategoryzują również główne sposoby, w jakie techniki uczenia symbolicznego i neuronowego łączą się w tym obszarze i kończą dyskusją na temat otwartych wyzwań technicznych w tej dziedzinie.

Kompleksowy przegląd programowania neurosymbolicznego wprowadza czytelnika w temat i stanowi wnikliwy traktat na temat coraz ważniejszego tematu na przecięciu języków programowania i uczenia maszynowego.