Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Higher-Order Programs without Meta-Interpretive Learning

論文の概要: Learning Higher-Order Programs without Meta-Interpretive Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14603v1
Date: Wed, 29 Dec 2021 15:27:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-30 16:12:25.461160
Title: Learning Higher-Order Programs without Meta-Interpretive Learning
Title（参考訳）: メタ解釈学習を伴わない高次プログラムの学習
Authors: Stanis{\l}aw J. Purga{\l}, David M. Cerna, Cezary Kaliszyk
Abstract要約: 実験結果から,高次定義による多元的学習失敗パラダイムの拡張は,既存システムに必要な人的指導を伴わずに,学習性能を著しく向上させることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0518509649405106
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Learning complex programs through inductive logic programming (ILP) remains a formidable challenge. Existing higher-order enabled ILP systems show improved accuracy and learning performance, though remain hampered by the limitations of the underlying learning mechanism. Experimental results show that our extension of the versatile Learning From Failures paradigm by higher-order definitions significantly improves learning performance without the burdensome human guidance required by existing systems. Furthermore, we provide a theoretical framework capturing the class of higher-order definitions handled by our extension.
Abstract（参考訳）: インダクティブ・ロジック・プログラミング(ILP)による複雑なプログラムの学習は依然として困難な課題である。既存の高次有効型IPPシステムは精度と学習性能が向上しているが、基礎となる学習メカニズムの限界によって妨げられている。実験結果から,高次定義による多元的学習失敗パラダイムの拡張は,既存システムに必要な人的指導を伴わずに学習性能を著しく向上させることが示された。さらに、拡張によって処理される高階定義のクラスをキャプチャする理論的枠組みを提供する。

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