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学习答案集程序的复杂性和通用性。 (英语) 兹比尔1445.68206

总结:传统上,归纳逻辑编程(ILP)领域的大多数工作都解决了学习Prolog程序的问题。另一方面,答案集编程(Answer Set Programming)越来越多地被用作知识表示和推理的强大语言,也越来越受到业界的关注。因此,ILP的研究活动已经扩展到了答案集编程领域,见证了几个新的学习框架的提出,这些框架将ILP扩展到了学习答案集程序。在本文中,我们研究了答案集语义下这些现有学习程序框架的理论性质。具体来说,我们对每一个框架的计算复杂性进行了详细分析,涉及两个决策问题,即决定一个假设是否是学习任务的解决方案,以及决定一个学习任务是否有任何解决方案。我们引入了一个新概念概括性学习框架,这使我们能够定义一个比另一个更通用的框架区分一个ASP假设解决方案来自一组错误的ASP程序。基于这一概念,我们形式化地证明了答案集语义下学习程序的现有框架集上的一般关系。特别是,我们表明,我们最近提出的框架,有序答案集的上下文相关学习,比勇敢归纳法、稳定模型归纳法和谨慎归纳法更具一般性,并保持与谨慎归纳法相同的复杂性,谨慎归纳法具有这些框架中最高的复杂性。

MSC公司:

68T27型 人工智能中的逻辑
68N17号 逻辑编程
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全文: 内政部

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