Computational Networks and Competition-Based Models

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Solving Complex Causal Interactions

Reasoning is a cognitive task ubiquitous everywhere: diagnosis, planning, scientific theory formation, speech understanding, etc.

Unfortunately, solving reasoning problems is still difficult for most advanced machines since it is NP-Complete.

The use of artificial intelligence techniques, and especially neural networks, seems to be a promising direction which can solve these problems to a satisfactory level and in reasonable time scales.

In this thesis, we distinguish two categories of causal reasoning; namely cause-to-effect and effect-to- cause.

Then, we propose algorithms to solve both categories and compare their performance with already existing proposals in the scientific literature.

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