A General Paradigm of Knowledge-driven and Data-driven Fusion

计算机科学 传感器融合 直觉 融合 人工智能 范式转换 数据驱动 机器学习 数据科学 认知科学 认识论 心理学 语言学 哲学
作者
Fei Hu,Wei Zhong,Long Ye,Dan-Ting Duan,Qin Zhang
标识
DOI:10.1109/icaci58115.2023.10146138
摘要

Knowledge and data fusion is a vital research hotspot in current artificial intelligence. The fusion of data-driven and knowledge-driven would be able to organically combine implicit intuition of machines and common-sense judgment of people. Yet, fusion models have mainly been applied to specific problems. Because of the complex mechanisms underlying knowledge formation, the creation of a novel fusion model requires tedious and time-consuming experiments. Here, we approach the problem of general data-driven and knowledge-driven fusion paradigm. We first propose a general framework of the fusion mode. Next, we introduce and show the specific types of the three basic models under this paradigm. We hope that this paradigm will play a role in the development of machine learning.
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