Прогол

Прогол
Разработчик(и)	Стивен Магглтон
Стабильный релиз	4.4 / 16 мая 2009 г. ; 15 лет назад ( 2009-05-16 )
Репозиторий	https://www.doc.ic.ac.uk/~shm/Software/progol4.4/
Написано в	С
Тип	Система индуктивного логического программирования
Веб-сайт	https://www.doc.ic.ac.uk/~shm/progol.html

Progol — это реализация индуктивного логического программирования , которая сочетает в себе обратное следствие с поиском от общего к частному с помощью графа уточнения . ^[1]^[2]

Функции

Обратное следствие используется с объявлениями режима для вывода нижнего предложения, наиболее специфичного предложения в пределах языка режима ^{[ необходимое определение ]} , которое включает данный пример. Это предложение используется для руководства поиском уточненного графика.

В отличие от поисков системы вывода модели (MIS) Эхуда Шапиро и FOIL Дж. Росса Куинлана , поиск Progol имеет доказуемую гарантию возврата решения, имеющего максимальное сжатие ^[^{необходимое определение}^] в поисковом пространстве. Для этого он выполняет допустимый поиск типа A * , руководствуясь сжатием, по предложениям, которые включают в себя наиболее конкретное предложение.

Progol обрабатывает шумные данные, используя меру сжатия для компромисса между описанием ошибок и длиной описания гипотезы. Progol допускает произвольные программы Prolog в качестве фоновых знаний и произвольные определенные предложения в качестве примеров.

История

Progol был представлен Стивеном Магглетоном в 1995 году. В 1996 году его использовали Эшвин Шринивасан, Магглетон, Майкл Стернберг и Росс Кинг ^[3] для прогнозирования мутагенной активности нитроароматических соединений . Это считалось знаковым приложением для индуктивного логического программирования , поскольку универсальный индуктивный обучающийся обнаружил результаты, которые были как новыми, так и значимыми для экспертов в данной области. ^[4]

Progol оказался очень влиятельным в этой области, и широко используемая система индуктивного логического программирования Aleph построена непосредственно на Progol. ^[5]

Ссылки

^ Muggleton, S. (1995). «Обратное следствие и прогол». New Generation Computing . 13 ( 3– 4): 245– 286. CiteSeerX 10.1.1.31.1630 . doi :10.1007/BF03037227. S2CID 12643399.
^ Muggleton, S. (1997). «Изучение положительных данных». Индуктивное логическое программирование . Конспект лекций по информатике. Том 1314. С. 358–376 . doi :10.1007/3-540-63494-0_65. ISBN 978-3-540-63494-2.
^ Шринивасан, А.; Маггитон, Ш.Х.; Стернберг, М.Дж.Е.; Кинг, Р.Д. (1996). «Теории мутагенности: исследование индукции первого порядка и признаков». Искусственный интеллект . 84 ( 1–2 ): 357. doi : 10.1016/0004-3702(96)81369-5 . ISSN 0004-3702.
^ Де Рэдт, Люк (2008), Логическое и реляционное обучение , Берлин, Гейдельберг: Springer, стр. 5, ISBN 978-3-540-20040-6
^ Кроппер, Эндрю; Думанчич, Себастиян (15 июня 2022 г.). «Индуктивное логическое программирование в 30 лет: новое введение». Журнал исследований искусственного интеллекта . 74 : 808. arXiv : 2008.07912 . doi : 10.1613/jair.1.13507 . ISSN 1076-9757.

[1] Muggleton, S. (1995). «Обратное следствие и прогол». New Generation Computing . 13 ( 3– 4): 245– 286. CiteSeerX 10.1.1.31.1630 . doi :10.1007/BF03037227. S2CID 12643399.

[2] Muggleton, S. (1997). «Изучение положительных данных». Индуктивное логическое программирование . Конспект лекций по информатике. Том 1314. С. 358–376 . doi :10.1007/3-540-63494-0_65. ISBN 978-3-540-63494-2.

[3] Шринивасан, А.; Маггитон, Ш.Х.; Стернберг, М.Дж.Е.; Кинг, Р.Д. (1996). «Теории мутагенности: исследование индукции первого порядка и признаков». Искусственный интеллект . 84 ( 1–2 ): 357. doi : 10.1016/0004-3702(96)81369-5 . ISSN 0004-3702.

[4] Де Рэдт, Люк (2008), Логическое и реляционное обучение , Берлин, Гейдельберг: Springer, стр. 5, ISBN 978-3-540-20040-6

[:3-5] Кроппер, Эндрю; Думанчич, Себастиян (15 июня 2022 г.). «Индуктивное логическое программирование в 30 лет: новое введение». Журнал исследований искусственного интеллекта . 74 : 808. arXiv : 2008.07912 . doi : 10.1613/jair.1.13507 . ISSN 1076-9757.