연구개요

연구 내용

딥러닝 지식과 지식베이스 및 확률적 지식을 통합 추론하는 기술개발

목표

본 연구에서는 사람이 구축한 KBH의 심볼릭 지식과 신경망에 의해 구축된 KBN의 심볼릭 지식을 통합하는 신경망 모델을 설계하고, Artificial Neural Hippocampus에서 다양한 조건을 통해 통합된 지식을 효율적으로 관리함으로써 높은 수준의 추론 결과를 제공하는 모델 설계를 목표로 하고 있습니다.

  • 건국대

    기존 지식베이스의 지식을 신경망 모델에서 추론하는 심볼릭 지식과 통합하는 기술

  • 성균관대, 서강대

    딥러닝으로 미학습된 지식을 외부 심볼릭 지식으로 학습하는 기술

  • 와이즈넛, 카이스트

    효율적인 탐색, 새 엔트리의 저장 및 병합 압축 망각 등의 처리가 가능한 표현 및 저장 기술

  • 고려대

    불확실성을 포함한 신경망 모델 추출 지식과 심볼릭 지식을 통합적으로 추론하는 확률적 추론 기술