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安德鲁·克洛珀;索菲·托雷特

元规则的逻辑简化。 （英语） Zbl 1518.68038号

机器。学习。 109，第7期，1323-1369（2020）.
摘要：许多形式的归纳逻辑编程（ILP）使用超规则，二阶Horn子句，定义可学习程序的结构，从而定义假设空间。决定在给定的学习任务中使用哪些元规则是一个主要的开放性问题，是效率和表达能力之间的权衡：假设空间随着元规则的增加而增长，因此我们希望使用更少的元规则，但如果使用的元规则太少，我们就会失去表达能力。在本文中，我们研究元规则片段是否可以逻辑地简化为最小有限子集。我们考虑逻辑约简的两种传统形式：包含和蕴涵。我们还考虑了一种称为导数约简基于SLD分辨率。我们计算与ILP相关的片段的元规则约简集，并从理论上证明这些约简集是否是更一般的无限片段的约简。我们在三个领域实验性地将学习与简化的元规则集进行了比较：Michalski训练、字符串转换和游戏规则。一般来说，元规则的推导约简集在预测精度和学习时间方面都优于包容约简集和蕴涵约简集。

引用于三文件

MSC公司：

68N17号 逻辑编程
68T20型 人工智能背景下的问题解决（启发式、搜索策略等）
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

归纳逻辑程序设计;元解释学习;逻辑约简;程序归纳法;归纳程序设计

软件：

梅塔戈里;github;Metaopt公司;GOLEM公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Cropper}和\textit{S.Touret}，马赫。学习。109，编号7，1323---1369（2020；Zbl 1518.68038）
全文： 内政部 arXiv公司

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