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Autoren:
Kissner, Michael 
Dokumenttyp:
Dissertation / Thesis 
Titel:
A Neural-Symbolic Framework for Mental Simulation 
Betreuer:
Mayer, Helmut, Prof. Dr.-Ing. 
Gutachter:
Mayer, Helmut, Prof. Dr.-Ing.; Werner, Martin, Prof. Dr. rer. nat. 
Tag der mündlichen Prüfung:
30.07.2020 
Publikationsdatum:
26.10.2020 
Jahr:
2020 
Seiten (Monografie):
91 
Sprache:
Englisch 
Schlagwörter:
Maschinelles Sehen ; Maschinelles Lernen ; Simulation ; Computerspiel ; Hochschulschrift 
Stichwörter:
Computer Vision; Machine Learning 
Abstract:
We present a neural-symbolic framework for observing the environment and continuously learning visual semantics and intuitive physics to reproduce them in an interactive simulation. The framework consists of five parts, a neural-symbolic hybrid network based on capsules for inverse graphics, an episodic memory to store observations, an interaction network for intuitive physics, a meta-learning agent that continuously improves the framework and a querying language that acts as the framework’s int...    »
 
DDC-Notation:
006.37 
Fakultät:
Fakultät für Informatik 
Institut:
INF 4 - Institut für Angewandte Informatik 
Professur:
Mayer, Helmut 
Open Access ja oder nein?:
Ja / Yes