論文の概要: Learning logic programs by discovering higher-order abstractions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08334v2
- Date: Mon, 29 Jan 2024 18:34:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-30 22:21:36.436608
- Title: Learning logic programs by discovering higher-order abstractions
- Title(参考訳): 高階抽象化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: 我々は高次最適化問題を導入する。
目標は、高階の抽象化を発見して論理プログラムを圧縮することである。
我々はこの問題を制約問題として定式化するStevieにアプローチを実装した。
- 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: We introduce the higher-order refactoring problem, where the goal is to
compress a logic program by discovering higher-order abstractions, such as map,
filter, and fold. We implement our approach in Stevie, which formulates the
refactoring problem as a constraint optimisation problem. Our experiments on
multiple domains, including program synthesis and visual reasoning, show that
refactoring can improve the learning performance of an inductive logic
programming system, specifically improving predictive accuracies by 27% and
reducing learning times by 47%. We also show that Stevie can discover
abstractions that transfer to multiple domains.
- Abstract(参考訳): 我々は,マップ,フィルタ,折りたたみといった高階の抽象概念を発見し,論理プログラムを圧縮することを目的とした高階リファクタリング問題を導入する。
我々は,リファクタリング問題を制約最適化問題として定式化したStevieにアプローチを実装した。
プログラム合成や視覚的推論を含む複数のドメインにおける実験では、リファクタリングによって帰納論理プログラミングシステムの学習性能が向上し、特に予測精度が27%向上し、学習時間を47%削減できることを示した。
また、Stevieは複数の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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