ILPME公司

ILPME是一个非单调的ILP(归纳逻辑程序设计)系统,它从多个不同的例子中学习。详情请参阅论文:https://arxiv.org/pdf/1802.07966.pdf。从互不相同的例子进行答案集程序的增量和迭代学习。人工智能已经有好几年的时间在不同的人工智能领域学习人工智能算法。然而,这些以学习逻辑程序为目的的机器学习算法的一个子类,即归纳逻辑程序设计算法,由于这些数据集的庞大而常常失败。这影响了人工智能系统开发中知识表示和推理技术的可用性。在这项研究中,我们试图解决这个可伸缩性问题,为算法学习答案集程序。我们提出了一个健全和完整的算法,它以一种稍微不同的方式接受输入,并执行一个更有效和更用户控制的搜索解决方案。从我们以前的一个数据集中,我们可以通过一个最流行的数据集(即我们的一个数据集)和一个最流行的数据集(bAbl)中学习到的数据集是我们以前最好的数据集,也就是通过bAbl来学习的。该系统可在https://goo.gl/KdWAcV上公开。

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