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Это понятие объединяет исследовател
Это понятие объединяет исследовательские усилия, направленные на дополнение суб-символических, т.е., работающих на уровне манипуляций с числами, а не науровне логического вывода, алгоритмов, какими и являются такие популярные классификаторы, как нейросети и машины опорных векторов (Support Vecor Machines,SVM), способностями к символическим рассуждениям5. В идеале это должно выглядеть так: визуальный классификатор распознаёт объект на фотографии как кошку не только на основании работы нейросети, производящей на выходе значения «кошка, собака, ёж», но и на основании логических заключений вроде «пушистое, трёх-цветное животное, с треугольными ушами и длинным хвостом, значит кошка» —данные для которых в теории должна поставлять некая начальная классификацияс помощью несимволического анализа фотографии.
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这个概念汇集了研究，除了子象征性的，即努力在数字操纵水平工作，而不是<br>推理水平，算法，什么是这样流行的分类如神经网络和支持向量机（支持Vecor机，SVM），能力的象征rassuzhdeniyam5。理想情况下，它应该是这样的：视觉分类检测的物体在画面中的猫，不仅产生的产值神经网络工作的基础上，“猫，狗，刺猬”，但也顺理成章的结论，如“模糊，三的基础上，<br>彩色的动物与三角形耳和长尾，因此猫“-data这在理论上应提供一些初始分类<br>使用照片的非象征性的分析。
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这一概念结合了旨在补充次级符号的研究工作，即以数字进行操纵，而不是<br>逻辑结论的水平，算法，这是神经网络和支持向量机（支持Vecor机器，SVM）等流行的分类器，具有符号推理的能力。理想情况下，这应如下所示：视觉分类器不仅在神经网络工作的基础上将照片中的对象识别为猫，神经网络会产生输出值"猫、狗、刺猪"，而且还基于"蓬松、三分"等逻辑结论。<br>彩色动物，三角耳朵和长尾巴，意味着猫" - 数据在理论上应该提供一些初步分类<br>照片的非符号分析。
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这是一个共同的研究努力，以补充子符号，即工作在数字操纵水平，而不是<br>逻辑输出水平，算法，是受欢迎的分级机，如神经网络和支持向量机），）支持Vecor Machines，SVM具有象征意义的推理能力理想的情况下，它应该是这样的：视觉分级机识别的对象在照片中作为一只猫，不仅是基于神经网络的工作，产生了猫的输出值。狗，刺猬”，但根据逻辑推理，如“毛茸茸的，三…<br>“彩色动物”，具有三角形耳朵和长尾巴，意味着猫“-这些动物的理论上应该给出某种初始的分类法。<br>通过对照片的非同名分析。<br>
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