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| 原作者 | アシュウィン・スリニヴァサン |
|---|---|
| 開発者 | アシュウィン・スリニヴァサン、ファブリツィオ・リグッツィ |
| 安定版リリース | 5 / 2007年5月16日 |
| リポジトリ | https://github.com/friguzzi/aleph |
| 書かれた | プロローグ |
| タイプ | 帰納的論理プログラミングシステム |
| Webサイト | www.cs.ox.ac.uk/activities/programinduction/Aleph/ |
Aleph(仮説提案のための学習エンジン)[1]は、2001年にAshwin Srinivasanによって導入された帰納的論理プログラミングシステムです[アップデート]。2022年現在でも、最も広く使用されている帰納的論理プログラミングシステムの1つです。これは、以前のシステムであるProgolに基づいています。[2]
学習課題
Alephへの入力は、論理プログラムとして指定された背景知識、モード宣言の形での言語バイアス、およびグラウンドファクトとして指定された肯定的および否定的な例です。[2]
出力として、背景知識と合わせて、すべての正の例を含み、負の例を含まない論理プログラムを返します。[2]
基本アルゴリズム
空の仮説から始めて、アレフは次のように進む。[2]
- 一般化するために肯定的な例を選択します。肯定的な例が残っていない場合は中止し、現在の仮説を出力します。
- 次に、モード宣言によって許可され、例をカバーする最も具体的な句である一番下の句を構築します。
- 次に、選択したメトリックでより良いスコアを獲得する、最下位句の一般化を検索します。
- 次に、新しい節を仮説プログラムに追加し、新しい節でカバーされるすべての例を削除します。
検索アルゴリズム
Aleph はトップダウン方式で節を検索し、前のステップで構築された最下位節を使用して下からの検索を制限します。調整可能なパラメータを使用して、最大節サイズと証明の深さを制限しながら、幅優先方式で改良グラフを検索します。ユーザーが事前に選択した 13 種類の評価基準のいずれかを使用して各節にスコアを付けます。[3]
注記
- ^ バーンサイドら 2005年。
- ^ abcd クロッパー & ドゥマンチッチ 2022、p. 808.
- ^ クロッパー&ドゥマンチッチ 2022、p. 810。
参考文献
- バーンサイド、エリザベス S.デイビス、ジェシー。コスタ、ビトール・サントス。デ・カストロ・ドゥトラ、イネス。カーン、チャールズ E.いいよ、ジェイソン。デビッド・ペイジ (2005)。 「帰納的論理プログラミングを使用した構造化マンモグラフィーレポートからの知識発見」。AMIA 年次シンポジウム議事録。2005 : 96–100。ISSN 1942-597X。PMC 1560852。PMID 16779009。
- Cropper, Andrew; Dumančić , Sebastijan ( 2022-06-15 ). 「30周年を迎えた帰納的論理プログラミング:新たな入門」。人工知能研究ジャーナル。74 :766–850。arXiv : 2008.07912。doi : 10.1613 / jair.1.13507。ISSN1076-9757 。
