論文の概要: On the generalization of learned constraints for ASP solving in temporal
domains
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16124v1
- Date: Mon, 29 Jan 2024 12:49:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-30 14:52:33.564259
- Title: On the generalization of learned constraints for ASP solving in temporal
domains
- Title(参考訳): 時間領域におけるasp解法における学習制約の一般化について
- Authors: Javier Romero, Torsten Schaub, Klaus Strauch
- Abstract要約: 今日のASPソルバのパフォーマンスの重要な要因は、コンフリクト駆動の制約学習である。
学習した動的制約を一般化できる条件について検討する。
ASPソルバに一般化された制約を加えることの影響を実証的に評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.353691468696708
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The representation of a dynamic problem in ASP usually boils down to using
copies of variables and constraints, one for each time stamp, no matter whether
it is directly encoded or via an action or temporal language. The
multiplication of variables and constraints is commonly done during grounding
and the solver is completely ignorant about the temporal relationship among the
different instances. On the other hand, a key factor in the performance of
today's ASP solvers is conflict-driven constraint learning. Our question is now
whether a constraint learned for particular time steps can be generalized and
reused at other time stamps, and ultimately whether this enhances the overall
solver performance on temporal problems. Knowing full well the domain of time,
we study conditions under which learned dynamic constraints can be generalized.
We propose a simple translation of the original logic program such that, for
the translated programs, the learned constraints can be generalized to other
time points. Additionally, we identify a property of temporal problems that
allows us to generalize all learned constraints to all time steps. It turns out
that this property is satisfied by many planning problems. Finally, we
empirically evaluate the impact of adding the generalized constraints to an ASP
solver
- Abstract(参考訳): aspにおける動的問題の表現は、通常、変数と制約のコピーを使用して、それが直接エンコードされているか、あるいはアクションまたは時間言語を介しても、各タイムスタンプに1つずつ使われる。
変数と制約の乗算は接地中に行われ、解法は異なるインスタンス間の時間的関係について完全に無知である。
一方、今日のASPソルバのパフォーマンスの重要な要素は、コンフリクト駆動の制約学習である。
我々の疑問は、特定の時間ステップで学習した制約を他の時刻スタンプで一般化し再利用できるかどうか、そして最終的に時間的問題に対する全体的な問題解決性能を高めるかどうかである。
時間領域を十分に把握し,学習した動的制約を一般化できる条件について検討する。
そこで本研究では,翻訳プログラムに対して学習制約を他の時間点に一般化できるように,元の論理プログラムの簡単な翻訳を提案する。
さらに、学習した全ての制約を全ての時間ステップに一般化できる時間的問題の性質を特定する。
この性質は多くの計画問題によって満たされていることがわかった。
最後に、ASPソルバに一般化された制約を追加する影響を実証的に評価する。
関連論文リスト
- From Instructions to Constraints: Language Model Alignment with
Automatic Constraint Verification [70.08146540745877]
NLPタスクの共通制約を調査し、それらの引数の型に基づいて、それらを3つのクラスに分類する。
本稿では,ACT(ConsTraintsのアラインメント)という統合フレームワークを提案し,制約に適応したユーザアライメントのための監視信号を自動的に生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-10T22:14:54Z) - ConstraintChecker: A Plugin for Large Language Models to Reason on
Commonsense Knowledge Bases [53.29427395419317]
コモンセンス知識ベース(CSKB)に対する推論は,新しいコモンセンス知識を取得する方法として検討されてきた。
我々は**ConstraintChecker*を提案します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-25T08:03:38Z) - Toward Unified Controllable Text Generation via Regular Expression
Instruction [56.68753672187368]
本稿では,正規表現の利点をフル活用し,多様な制約を一様にモデル化する命令ベース機構を用いた正規表現指導(REI)を提案する。
提案手法では,中規模言語モデルの微調整や,大規模言語モデルでの少数ショット・インコンテクスト学習のみを要し,各種制約の組み合わせに適用した場合のさらなる調整は不要である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-19T09:05:14Z) - Logic-Based Benders Decomposition in Answer Set Programming for Chronic
Outpatients Scheduling [2.370481325034443]
Answer Set Programming (ASP)では、ユーザーは宣言的に問題を定義でき、効率的な解法でそれを解決できる。
他の研究領域では、論理ベースのベンダー分解(LBBD)が有効であることが証明された。
本稿では, 医療分野の応用を事例として, LBBD を ASP に適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-19T19:34:47Z) - Successive Prompting for Decomposing Complex Questions [50.00659445976735]
最近の研究は、大規模言語モデル(LM)の機能を活用して、数ショットで複雑な質問応答を行う。
そこでは、複雑なタスクを単純なタスクに繰り返し分解し、それを解決し、最終解を得るまでプロセスを繰り返します。
我々の最良のモデル(逐次プロンプト付き)は、DROPデータセットの数ショットバージョンにおいて、5%の絶対F1の改善を実現します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-08T06:03:38Z) - Provable Reinforcement Learning with a Short-Term Memory [68.00677878812908]
我々はPMDPsの新しいサブクラスについて研究し、その潜在状態は、最近の短い長さ$m$の履歴によって復号化することができる。
特に、リッチ・オブザーブレーション・セッティングにおいて、指数関数的にスケールするサンプル複雑性を持つ新しい「モーメントマッチング」アプローチを用いて、新しいアルゴリズムを開発する。
以上の結果から,これらの環境下での強化学習には短期記憶が十分であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-08T16:39:57Z) - CoreDiag: Eliminating Redundancy in Constraint Sets [68.8204255655161]
最小コア(最小非冗長制約集合)の決定に利用できる新しいアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、冗長性の度合いが高い分散知識工学シナリオにおいて特に有用である。
本手法の適用可能性を示すために, 商業的構成知識ベースを用いた実証的研究を実施した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-24T09:16:10Z) - An ASP semantics for Constraints involving Conditional Aggregates [9.289905977910378]
ハイブリッド・アンサー・セット・プログラミング(ASP)の正式な基礎について詳しく述べる。
制約値や変数を集約する関数で、その基盤となる論理的フレームワークを拡張します。
線形制約を持つ論理プログラムに重きを置いて、いわゆる条件付き線形制約の特定のケースとして、ASP集約がいかに共通であるかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-17T12:25:01Z) - Satisfiability and Query Answering in Description Logics with Global and
Local Cardinality Constraints [6.961253535504978]
本稿では,表現的記述論理(DL) ALCSCC++を導入,検討する。
一方,これは満足度チェックや他の標準推論問題の複雑さを増大させるものではない。
一方、言語に逆の役割を加えると、満足度問題は決定不能となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-14T15:28:15Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。