論文の概要: Learning Logic Programs by Discovering Higher-Order Abstractions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08334v1
• Date: Wed, 16 Aug 2023 12:50:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-17 13:35:58.514077
• Title: Learning Logic Programs by Discovering Higher-Order Abstractions
• Title（参考訳）: 高次抽象化の発見による論理プログラムの学習
• Authors: C\'eline Hocquette, Sebastijan Duman\v{c}i\'c, Andrew Cropper
• Abstract要約: 本稿では,マップやフィルタ,折り畳みといった高次抽象概念の発見手法を提案する。 我々は,制約最適化問題として高次問題を定式化するSTEVIEにアプローチを実装した。 実験結果から,STEVIEは予測値に比較して,合成精度を27%向上し,学習時間を47%低減できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.57989636488575
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Discovering novel abstractions is important for human-level AI. We introduce an approach to discover higher-order abstractions, such as map, filter, and fold. We focus on inductive logic programming, which induces logic programs from examples and background knowledge. We introduce the higher-order refactoring problem, where the goal is to compress a logic program by introducing higher-order abstractions. We implement our approach in STEVIE, which formulates the higher-order refactoring problem as a constraint optimisation problem. Our experimental results on multiple domains, including program synthesis and visual reasoning, show that, compared to no refactoring, STEVIE can improve predictive accuracies by 27% and reduce learning times by 47%. We also show that STEVIE can discover abstractions that transfer to different domains
• Abstract（参考訳）: 人間のレベルのAIには、新しい抽象化を見つけることが重要です。 本稿では,マップやフィルタ,折り畳みといった高次抽象概念の発見手法を提案する。 我々は、実例と背景知識から論理プログラムを誘導する帰納的論理プログラミングに焦点を当てる。 我々は高階リファクタリング問題を導入し、高階抽象化を導入して論理プログラムを圧縮することを目的とする。 我々は,高階リファクタリング問題を制約最適化問題として定式化するSTEVIEにアプローチを実装した。 プログラム合成と視覚的推論を含む複数の領域に対する実験結果から,STEVIEはリファクタリングを伴わず,予測精度を27%向上し,学習時間を47%低減できることがわかった。 また、STEVIEは異なるドメインに転送する抽象化を発見できることを示す。

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