論文の概要: Efficiently Learning Probabilistic Logical Models by Cheaply Ranking Mined Rules
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16238v2
- Date: Fri, 28 Feb 2025 16:29:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-03 16:38:44.98206
- Title: Efficiently Learning Probabilistic Logical Models by Cheaply Ranking Mined Rules
- Title（参考訳）: マイニングルールの迅速ランク付けによる確率論理モデルの効率的な学習
- Authors: Jonathan Feldstein, Dominic Phillips, Efthymia Tsamoura,
- Abstract要約: 我々は、論理規則の精度とリコールを導入し、それらの構成をルールユーティリティとして定義する。
また、リレーショナルデータから論理理論を学習するためのスケーラブルなフレームワークであるSPECTRUMを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.303501974597548
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Probabilistic logical models are a core component of neurosymbolic AI and are important in their own right for tasks that require high explainability. Unlike neural networks, logical theories that underlie the model are often handcrafted using domain expertise, making their development costly and prone to errors. While there are algorithms that learn logical theories from data, they are generally prohibitively expensive, limiting their applicability in real-world settings. Here, we introduce precision and recall for logical rules and define their composition as rule utility -- a cost-effective measure of the predictive power of logical theories. We also introduce SPECTRUM, a scalable framework for learning logical theories from relational data. Its scalability derives from a linear-time algorithm that mines recurrent subgraphs in the data graph along with a second algorithm that, using the cheap utility measure, efficiently ranks rules derived from these subgraphs. Finally, we prove theoretical guarantees on the utility of the learnt logical theory. As a result, we demonstrate across various tasks that SPECTRUM scales to larger datasets, often learning more accurate logical theories on CPUs in < 1% the runtime of SOTA neural network approaches on GPUs.
- Abstract（参考訳）: 確率論的論理モデル(probabilistic logic model)は、ニューロシンボリックAIの中核的なコンポーネントであり、高い説明可能性を必要とするタスクに対して、彼ら自身の権利において重要である。
ニューラルネットワークとは異なり、モデルの根底にある論理理論は、しばしばドメインの専門知識を使って手作りされ、開発にコストがかかりエラーが生じる。
データから論理理論を学ぶアルゴリズムはあるが、一般的には高価であり、現実の環境での適用性を制限する。
ここでは、論理則の精度とリコールを導入し、それらの構成をルールユーティリティとして定義する。
また、リレーショナルデータから論理理論を学習するためのスケーラブルなフレームワークであるSPECTRUMを紹介する。
そのスケーラビリティは、データグラフ内の繰り返しサブグラフをマイニングする線形時間アルゴリズムと、安価なユーティリティ尺度を用いてこれらのサブグラフから導出されるルールを効率的にランク付けする第2のアルゴリズムに由来する。
最後に,学習論理理論の有用性を理論的に保証する。
その結果、SPECTRUMがより大きなデータセットにスケールするさまざまなタスクを実証し、多くの場合、CPU上のより正確な論理理論を、GPU上でのSOTAニューラルネットワークのランタイムの1%以下で学習する。
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