Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning logic programs by combining programs

論文の概要: Learning logic programs by combining programs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01614v3
Date: Thu, 17 Aug 2023 09:43:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-22 01:24:37.940010
Title: Learning logic programs by combining programs
Title（参考訳）: プログラムの組み合わせによる論理プログラムの学習
Authors: Andrew Cropper and C\'eline Hocquette
Abstract要約: 我々は、小さな非分離型プログラムを学習し、それらを組み合わせるアプローチを導入する。我々は制約駆動型LPシステムにアプローチを実装した。ゲームプレイやプログラム合成など,複数の領域に対する実験により,既存のアプローチを劇的に上回る結果が得られた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.31242130341093
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: The goal of inductive logic programming is to induce a logic program (a set of logical rules) that generalises training examples. Inducing programs with many rules and literals is a major challenge. To tackle this challenge, we introduce an approach where we learn small non-separable programs and combine them. We implement our approach in a constraint-driven ILP system. Our approach can learn optimal and recursive programs and perform predicate invention. Our experiments on multiple domains, including game playing and program synthesis, show that our approach can drastically outperform existing approaches in terms of predictive accuracies and learning times, sometimes reducing learning times from over an hour to a few seconds.
Abstract（参考訳）: 帰納論理プログラミングの目標は、訓練例を一般化する論理プログラム(論理規則の集合)を誘導することである。多くの規則とリテラルでプログラムを誘導することは大きな課題である。この課題に取り組むため、我々は小さな非分離プログラムを学習し、それらを組み合わせるアプローチを導入する。我々は制約駆動型LPシステムにアプローチを実装した。提案手法は,最適かつ再帰的なプログラムを学習し,述語的発明を行うことができる。ゲームプレイやプログラム合成を含む複数の領域に関する実験により、予測精度や学習時間の観点から既存のアプローチを劇的に上回り、学習時間を1時間以上から数秒に短縮できることが示された。

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