×
安德鲁·克洛珀;罗尔夫·莫雷尔;斯蒂芬·马格尔顿

学习高阶逻辑程序。 （英语） Zbl 1518.68037号

机器。学习。 109，第7期，1289-1322（2020）.
归纳逻辑程序设计的一个关键特征是其学习一阶程序的能力，这些程序本质上比命题程序更具表现力。在本文中，我们介绍了学习高阶程序的技术。具体来说，我们扩展了元解释学习（MIL），通过允许高阶定义用作背景知识。我们的理论结果表明，学习高阶程序而不是一阶程序可以降低表示程序所需的文本复杂性，从而降低假设空间的大小和样本复杂性。我们在两个新的MIL系统中实现了我们的想法：Prolog系统\（\text｛梅塔戈尔｝_｛ho｝\）和ASP系统\（\text{六角}_{ho}\）。这两个系统都支持学习高阶程序和高阶谓词发明，例如发明map/3的函数和filter/3的条件。我们在四个领域（机器人策略、下棋、列表转换和字符串解密）上进行实验，比较学习一阶和高阶程序。我们的实验结果支持我们的理论主张，并表明，与学习一阶程序相比，学习高阶程序可以显著提高预测准确性并减少学习时间。

引用于4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

关键词：

归纳逻辑程序设计;元解释学习;高阶程序

软件：

github;SWI序言;阿勒夫;Metaopt公司;梅塔戈里
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Cropper}等人，马赫。学习。109，编号7，1289--1322（2020；Zbl 1518.68037）
全文： 内政部 arXiv公司

参考文献：

[1] Blockeel，H.公司。；De Raedt，L.，一阶逻辑决策树的自顶向下归纳法，人工智能，101，1-2，285-297（1998）·Zbl 0909.68034号 ·doi:10.1016/S0004-3702（98）00034-4
[2] Blumer，A。；埃伦费奇特，A。；Haussler，D。；沃穆特，MK，《奥卡姆剃刀》，《信息处理快报》，24，6，377-380（1987）·Zbl 0653.68084号 ·doi:10.1016/0020-0190（87）90114-1
[3] I.布拉特科。；Michie，D.，国际象棋终局中模式知识的表示，《计算机象棋的进展》，231-56（1980）
[4] Cardelli，L。；Wegner，P.，关于理解类型、数据抽象和多态性，ACM计算调查，17，4，471-522（1985）·数字对象标识代码：10.1145/6041.6042
[5] 克拉克，吉隆坡；Ginsberg，ML，作为失败的否定，非单调推理阅读，311-325（1987），洛斯阿尔托斯：考夫曼，洛斯阿托斯
[6] Cropper，A.（2017）。高效学习高效课程。博士论文，英国伦敦帝国理工学院。
[7] Cropper，A.和Muggleton，S.H.（2015）。学习涉及可组合对象的高效逻辑机器人策略。Qiang，Y.和Wooldridge，M.（编辑），第二十四届国际人工智能联合会议论文集，2015年国际人工智能学会，阿根廷布宜诺斯艾利斯，2015年7月25日至31日（第3423-3429页）。AAAI出版社。
[8] Cropper，A.和Muggleton，S.H.（2016年）。通过抽象和发明学习高阶逻辑程序。Kambhampati，S.（Ed.），《第二十五届国际人工智能联合会议论文集》，2016年7月9日至15日，美国纽约州纽约市IJCAI 2016（第1418-1424页）。IJCAI/AAAI出版社。
[9] Cropper，A.和Muggleton，S.H.（2016年）。Metagol系统。https://github.com/metagol/metagol
[10] Cropper，A.和Muggleton，S.H.（2019年）。学习高效的逻辑程序。机器学习，108（7），1063-1083。https://doi.org/10.1007/s10994-018-5712-6。。访问日期：2019年7月12日·Zbl 1493.68066号
[11] Cropper，A.、Tamaddoni Nezhad，A.、Muggleton，S.H.（2015）。数据转换程序的元解释学习。Inoue，K.、Ohwada，H.和Yamamoto，A.（编辑），归纳逻辑编程-第25届国际会议，ILP 2015，日本京都，2015年8月20日至22日，修订论文集，计算机科学讲义（第9575卷，第46-59页）。柏林施普林格。
[12] Cropper，A.和Touret，S.（2018年）。元解释学习中元规则的推导简化。In Riguzzi，F.，Bellodi，E.，&Zese，R.（Eds.），《归纳逻辑编程会议记录——第28届国际会议》，ILP 2018，Ferrara，意大利，2018年9月2-4日，计算机科学讲稿，（第11105卷，第1-21页）。柏林施普林格·Zbl 1455.68162号
[13] 艾特，T。；芬克，M。；伊安尼，G。；Krennwallner，T。；克里斯托夫·雷德尔；Peter Schüller，《带外部计算的答案集编程模型构建框架》，TPLP，16，4，418-464（2016）·Zbl 1379.68058号
[14] Emde，W.、Habel，C.和Rollinger，C.-R.（1983年）。赤道的发现或概念驱动学习。在Bundy，A.（Ed.），第八届国际人工智能联合会议论文集。卡尔斯鲁厄，《联邦公报》，1983年8月（第455-458页）。威廉·考夫曼（William Kaufmann）。
[15] Feng，C.和Muggleton，S.（1992年）。高阶逻辑中的归纳推广。Sleeman D.H.和Edwards，P.（编辑），第九届机器学习国际研讨会论文集（ML 1992），英国苏格兰阿伯丁，1992年7月1日至3日（第154-162页）。摩根·考夫曼。
[16] Feser，J.K.、Chaudhuri，S.和Dillig，I.（2015）。从输入-输出示例合成数据结构转换。2015年6月15日至17日，美国俄勒冈州波特兰举行的第36届ACM SIGPLAN编程语言设计与实现会议记录（第229-239页）。
[17] 弗莱纳，P。；Yilmaz，S.，递归逻辑程序的归纳综合：成就与展望，逻辑程序设计杂志，41，2-3，141-195（1999）·Zbl 0949.68044号 ·doi:10.1016/S0743-1066（99）00028-X
[18] Frankle，J.、Osera，P.-M.、Walker，D.和Zdancewic，S.（2016）。示例定向合成：一种类型理论解释。Bodík，R.和Majumdar，R.（编辑），第43届ACM SIGPLAN-SIGACT编程语言原理年度研讨会论文集，2016年POPL，美国佛罗里达州圣彼得堡，2016年1月20日至22日（第802-815页）。ACM公司·Zbl 1347.68049号
[19] Gelfond，M。；Lifschitz，V.，逻辑程序和析取数据库中的经典否定，新一代计算，9，3-4，365-386（1991）·Zbl 0735.68012号 ·doi:10.1007/BF03037169
[20] Gulwani，S.（2011）。使用输入输出示例自动化电子表格中的字符串处理。第38届ACM SIGPLAN-SIGACT编程语言原理研讨会论文集，POPL 2011，奥斯汀，德克萨斯州，美国，2011年1月26-28日（第317-330页）·兹比尔1284.68700
[21] Harris，L.（1988）。启发式搜索和国际象棋游戏。对平静、牺牲和计划导向游戏的研究。在《计算机国际象棋简编》（第136-142页）中。施普林格，柏林。
[22] 井上，K。；Doncescu，A。；Nabeshima，H.，通过元水平诱拐完成因果网络，机器学习，91，2，239-277（2013）·Zbl 1273.68375号 ·doi:10.1007/s10994-013-5341-z
[23] 卡明斯基，T。；艾特，T。；Inoue，K.，《利用外部资源开发答案集编程用于元解释学习》，TPLP，18，3-4，571-588（2018）·Zbl 1451.68064号
[24] Katayama，S.（2008年）。使用带有迭代深化的蒙特卡罗搜索高效地穷举生成函数程序。2008年12月15日至19日，越南河内，第十届环太平洋国际人工智能会议，《PRICAI 2008年会议记录：人工智能趋势》（第199-210页）。
[25] Kitzelmann，E.（2008）。功能程序的数据驱动归纳。《ECAI 2008-第18届欧洲人工智能会议论文集》，希腊帕特拉斯，2008年7月21日至25日（第781-782页）。
[26] Lloyd，JW，《学习逻辑》（2003），柏林：施普林格出版社，柏林·Zbl 1055.68086号
[27] Manna，Z。；RJ Waldinger，《程序综合的演绎方法》，《程序设计语言和系统的ACM事务》，2，1，90-121（1980）·Zbl 0468.68009号 ·数字对象标识代码：10.1145/357084.357090
[28] McCarthy，J.（1995）。让机器人意识到他们的精神状态。在机器智能15中，智能代理[St.Catherine’s College，Oxford，1995年7月]（第3-17页）。
[29] Mitchell，T.M.（1997）。机器学习。麦格劳·希尔计算机科学系列。麦格劳-希尔·Zbl 0913.68167号
[30] Morel，R.、Cropper，A.和Luke Ong，C.-H.（2019年）。逻辑程序的类型化元解释学习。Calimeri，F.，Leone，N.，&Manna，M.（编辑），《人工智能中的逻辑学报-第16届欧洲会议》，JELIA 2019，Rende，意大利，2019年5月7日至11日，计算机科学讲稿，（第11468卷，第198-213页）。柏林施普林格·Zbl 1525.68011号
[31] Muggleton，S.，《逆蕴涵与程序》，新一代计算，13，3-4，245-286（1995）·doi:10.1007/BF03037227
[32] Muggleton，S.，Buntine，W.L.（1988）。通过反向解析实现一阶谓词的机器发明。《第五届机器学习国际会议论文集》，美国密歇根州安阿伯，1988年6月12日至14日（第339-352页）。
[33] 麻格尔顿，S。；De Raedt，L。；普尔，D。；I.布拉特科。；宾夕法尼亚州Flach；井上，K。；Srinivasan，A.，ILP turns 20-传记和未来挑战，机器学习，86，1，3-23（2012）·Zbl 1243.68014号 ·doi:10.1007/s10994-011-5259-2
[34] 麻格尔顿，SH；Lin，D。；巴列维，N。；Tamaddoni-Nezhad，A.，《元解释学习：语法推理的应用》，机器学习，94，1，25-49（2014）·Zbl 1319.68121号 ·doi:10.1007/s10994-013-5358-3
[35] 麻格尔顿，SH；Lin，D。；Tamaddoni-Nezhad，A.，《高阶二元数据日志的元解释学习：重新审视谓词发明》，机器学习，100，1，49-73（2015）·Zbl 1346.68119号 ·doi:10.1007/s10994-014-5471-y
[36] Osera，P.-M.和Zdancewic，S.（2015）。类型和示例指导的程序合成。Grove，D.和Blackburn，S.（编辑），第36届ACM SIGPLAN编程语言设计与实现会议论文集，美国俄勒冈州波特兰，2015年6月15日至17日（第619-630页）。ACM公司。
[37] 昆兰，JR，从关系中学习逻辑定义，机器学习，5239-266（1990）
[38] De Raedt，L.公司。；Bruynoogh，M.，通过类比进行交互式概念学习和构造性归纳，机器学习，8107-150（1992）·Zbl 0751.68051号
[39] 塞塔，L。；Zucker，J-D，《人工智能和复杂系统中的抽象》（2013），柏林：施普林格出版社，柏林
[40] Schapire，RE，《弱可学习性的力量》，机器学习，5197-227（1990）
[41] Srinivasan，A.（2001）。ALEPH手册。牛津大学计算机实验室的机器学习。
[42] Stahl，I.，《ILP中作为偏置移位操作的谓词发明的适当性》，机器学习，20，1-2，95-117（1995）·兹比尔083068110
[43] Wielemaker，J。；施里杰弗斯，T。；特里斯卡，M。；Lager，T.，SWI-Prolog，逻辑编程理论与实践，12，1-2，67-96（2012）·Zbl 1244.68023号 ·文件编号：10.1017/S1471068411000494
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。