| アレフ | |
|---|---|
| 原作者 | アシュウィン・スリニヴァサン |
| 開発者 | アシュウィン・スリニヴァサン、ファブリツィオ・リグッツィ |
| 安定版リリース | 5 / 2007年5月16日 (2007年5月16日) |
| リポジトリ | https://github.com/friguzzi/aleph |
| 書かれた | プロローグ |
| タイプ | 帰納的論理プログラミングシステム |
| Webサイト | www.cs.ox.ac.uk/activities/programinduction/Aleph/ |
Aleph(仮説提案のための学習エンジン)[1]は、2001年にアシュウィン・スリニヴァサンによって導入された帰納論理プログラミングシステムです。2022年現在でも、[アップデート]最も広く使用されている帰納論理プログラミングシステムの一つです。これは、以前のシステムであるProgol [2]に基づいています。
学習課題
Alephへの入力は、論理プログラムとして指定された背景知識、モード宣言の形での言語バイアス、およびグラウンドファクトとして指定された肯定的および否定的な例です。[2]
出力として、背景知識と合わせて、すべての肯定的な例を含み、否定的な例は含まない論理プログラムを返します。[2]
基本アルゴリズム
空の仮説から始めて、アレフは次のように進めます。[2]
- 一般化するために肯定的な例を選択します。肯定的な例が残っていない場合は中止し、現在の仮説を出力します。
- 次に、モード宣言によって許可され、例をカバーする最も具体的な節である一番下の節を構築します。
- 次に、選択したメトリックでより良いスコアが得られる、一番下の句の一般化を検索します。
- 次に、新しい節を仮説プログラムに追加し、新しい節でカバーされているすべての例を削除します。
検索アルゴリズム
Alephはトップダウン方式で節を探索し、前ステップで構築された最下位節を下から探索範囲として制限します。Alephは幅優先方式でリファインメントグラフを探索し、調整可能なパラメータを用いて最大節サイズと証明の深さを制限します。各節は、ユーザーが事前に選択した13種類の評価指標のいずれかを用いてスコア付けされます。[3]
注記
- ^ バーンサイドら 2005年。
- ^ abcd クロッパー & ドゥマンチッチ 2022、p. 808.
- ^ クロッパー&ドゥマンチッチ 2022、p. 810。
参考文献
- バーンサイド、エリザベス S.デイビス、ジェシー。コスタ、ビトール・サントス。デ・カストロ・ドゥトラ、イネス。カーン、チャールズ E.いいよ、ジェイソン。デビッド・ペイジ (2005)。 「帰納的論理プログラミングを使用した構造化マンモグラフィーレポートからの知識発見」。AMIA 年次シンポジウム議事録。2005 : 96–100。ISSN 1942-597X 。 PMC 1560852。PMID 16779009。
- Cropper, Andrew; Dumančić, Sebastijan (2022-06-15). 「帰納的論理プログラミング30周年:新たな入門」. Journal of Artificial Intelligence Research . 74 : 766–850 . arXiv : 2008.07912 . doi : 10.1613/jair.1.13507 . ISSN 1076-9757.