Алеф (ИЛП)
| Оригинальный автор(ы) | Эшвин Шринивасан |
|---|---|
| Разработчик(и) | Эшвин Шринивасан, Фабрицио Ригуцци |
| Стабильный релиз | 5 / 16 мая 2007 г. ( 2007-05-16 ) |
| Репозиторий | https://github.com/friguzzi/алеф |
| Написано в | Пролог |
| Тип | Система индуктивного логического программирования |
| Веб-сайт | www.cs.ox.ac.uk/activities/programinduction/Aleph/ |
Aleph (A Learning Engine for Propositiones) [1] — это система индуктивного логического программирования, представленная Эшвином Шринивасаном в 2001 году. По состоянию на 2022 год [обновлять]она по-прежнему является одной из наиболее широко используемых систем индуктивного логического программирования. Она основана на более ранней системе Progol . [2]
Учебная задача
Входными данными для Aleph являются фоновые знания, заданные в виде логической программы , языковая предвзятость в форме деклараций режимов, а также положительные и отрицательные примеры, заданные в виде основных фактов. [2]
В качестве выходных данных возвращается логическая программа, которая вместе с фоновыми знаниями включает в себя все положительные примеры и ни одного отрицательного примера. [2]
Базовый алгоритм
Начиная с пустой гипотезы, Алеф действует следующим образом: [2]
- Он выбирает положительный пример для обобщения; если не осталось ни одного, он прерывает работу и выводит текущую гипотезу.
- Затем он создает нижнее предложение, то есть наиболее конкретное предложение , которое допускается декларациями режима и охватывает пример.
- Затем он ищет обобщение нижнего предложения, которое имеет более высокий балл по выбранной метрике.
- Затем он добавляет новое предложение в программу гипотез и удаляет все примеры, которые охватываются новым предложением.
Алгоритм поиска
Aleph ищет предложения сверху вниз, используя нижнее предложение, построенное на предыдущем шаге, чтобы ограничить поиск снизу. Он ищет в графе уточнения в ширину, с настраиваемыми параметрами для ограничения максимального размера предложения и глубины доказательства. Он оценивает каждое предложение, используя одну из 13 различных метрик оценки, которые пользователь выбирает заранее. [3]
Примечания
- ^ Бернсайд и др. 2005.
- ^ abcd Cropper & Dumančić 2022, с. 808.
- ^ Кроппер и Думанчич 2022, с. 810.
Ссылки
- Бернсайд, Элизабет С.; Дэвис, Джесси; Коста, Витор Сантос; де Кастро Дутра, Инес; Кан, Чарльз Э.; Хорошо, Джейсон; Пейдж, Дэвид (2005). «Обнаружение знаний на основе структурированных отчетов о маммографии с использованием индуктивного логического программирования». Материалы ежегодного симпозиума AMIA . 2005 : 96–100 . ISSN 1942-597X. ПМК 1560852 . ПМИД 16779009.
- Кроппер, Эндрю; Думанчич, Себастиян (15.06.2022). «Индуктивное логическое программирование в 30 лет: новое введение». Журнал исследований искусственного интеллекта . 74 : 766–850 . arXiv : 2008.07912 . doi : 10.1613/jair.1.13507 . ISSN 1076-9757.
