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On the Necessity of Special Mechanisms for Handling Types in Inductive Logic Programming 귀납적 논리 프로그래밍에서 유형을 처리하기 위한 특수 메커니즘의 필요성

Yutaka SASAKI

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요약 :

이 논문은 특별한 처리 메커니즘의 필요성을 보여줍니다. 유형 (또는 종류) 다음을 포함하는 배경 지식을 바탕으로 논리 프로그램을 학습할 때의 정보 유형 계층 구조. 우리는 새로운 관계형 학습자를 개발했습니다. RHB, 이는 컴퓨팅을 처리하기 위한 특수 작업을 통합합니다. 최소한의 일반화 (LGG) 예와 코드 길이 유형이 있는 논리 프로그램의 집합입니다. FOIL, GOLEM, Progol과 같은 이전 학습자는 다음과 같이 표현되는 유형 정보를 포함하는 논리 프로그램을 생성할 수 있습니다. is_a 처지. 그러나 이 방법에는 두 가지 문제가 있습니다. 하나는 계산에 있습니다. 코드 길이 그리고 다른 하나는 공연에 있습니다. 우리는 단순히 추가하는 것을 설명하겠습니다 is_a 일반적인 문자 그대로 배경 지식과의 관계는 계산에 문제를 일으킵니다. 코드 길이 논리 프로그램의 is_a 리터럴. 인공 데이터에 대한 실험 결과, 배경지식의 종류가 많아질수록 FOIL의 학습 속도는 기하급수적으로 느려지는 것으로 나타났다. GOLEM이 생성한 가설은 RHB보다 정확도가 약 30% 정도 낮습니다. 게다가 Progol은 RHB보다 3000배 느립니다. 세 명의 학습자에 비해 RHB는 약 XNUMX개 정도를 효율적으로 처리할 수 있습니다. is_a 여전히 높은 정확도를 달성하면서 관계를 유지합니다. 이는 다음을 나타냅니다. 유형 정보는 유형이 있는 논리 프로그램을 학습할 때 특별히 처리되어야 합니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E82-D No.10 pp.1401-1408
발행일
1999/10/25
공개일
온라인 ISSN
DOI
원고의 종류
PAPER
범주
인공지능과 인지과학

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키워드