4、博弈论语义学:逻辑与语言理论的新视角

博弈论语义学:逻辑与语言理论的新视角

1. 形式语言中的博弈论语义学

博弈论语义学(GTS)的核心思想在量词语义学中体现得淋漓尽致。在使用和研究量词时,人们常常不自觉地运用与博弈相关的术语。早在C.S. 皮尔士时期,就有人通过涉及解释者和应答者的两人博弈来解释量词的含义。后来,当塔斯基式的真值定义无法适用时,数理逻辑学家们也会自发采用博弈论的概念。

我们以一阶语言L和其模型M为例来阐述GTS。给定L中的句子S,我们定义一个两人语义博弈G(S; M),参与者为“我”(初始验证者)和“自然”(初始证伪者)。游戏规则如下:
- (R. V) :G((S1 V S2); M)由验证者选择i = 1或i = 2,游戏继续进行G(Si; M)。
- (R. ∧) :G((S1 ∧ S2); M)由证伪者选择i = 1或i = 2,游戏继续进行G(Si; M)。
- (R. ∃) :G((∃x)S0[x]; M)由验证者从do(M)中选择一个个体,设其名为“c”,游戏继续进行G(S0[c]; M)。
- (R. ∀) :规则与(R. ∃)类似,不过由证伪者进行选择。
- (R. ¬) :G(¬S0; M)与G(S0; M)类似,但参与者角色互换。
- (R. atom) :若S是原子公式或等式,当S在M中为真时,当前验证者获胜;当S在M中为假时,当前证伪者获胜。

GTS中真值的定义是其独特之处。句子S在M中的真

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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