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沙克林，法哈德；埃尔默·萨拉扎；戈帕尔·古普塔

一种自动归纳学习缺省理论的新算法。 （英语） Zbl 1422.68029号

理论与实践。日志。程序。 17，第5-6号，1010-1026（2017）.
摘要：在广义概念的归纳学习中，算法应该能够将概念示例与异常和噪声数据区分开来。一种通过在异常中递归发现模式的方法被证明与学习缺省理论的问题相对应。默认逻辑是人类在常识推理中使用的逻辑。因此，人类能够更好地理解学习过的缺省理论。本文以非单调逻辑程序的形式提出了学习缺省理论的新算法。本文报告的实验表明，与基于归纳逻辑编程的传统方法相比，我们的算法有了显著改进。正在考虑在TPLP中验收。

引用于5文件

MSC公司：

68N17号 逻辑编程
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68T27型 人工智能中的逻辑

关键词：

归纳逻辑程序设计；非单调逻辑程序设计；默认推理；常识推理；机器学习

软件：

加里瓦斯；4.5条；SWI-预测
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{F.Shakerin}等人，《理论与实践》。日志。程序。17、编号5--61010--1026（2017；Zbl 1422.68029）
全文： 内政部 arXiv公司

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