学习包含剪切的逻辑程序的困难
人工智能
2008-02-03 v1
摘要
由于现实逻辑程序员通常会使用剪切 (!)，有效的学习程序应该能够处理它。由于剪切谓词只有程序意义，包含剪切的子句不能像大多数学习系统中所做的那样使用扩展评估方法来学习。另一方面，搜索可能的程序空间（而不是独立子句的空间）是不可行的。一个备选方案是首先生成覆盖正例的候选基程序，然后通过插入适当的剪切来使其一致。学习带剪切的程序尚未受到过去的研究，这似乎是一个自然且合理的做法。我们概括了这一方案并研究了所涉及的困难。某些主要不足实际上通常是由于需要进行内在评估而导致的。作为结论，本文的分析从精确和技术的角度表明，学习剪切是困难的，当前的归纳技术可能应限制在纯声明性逻辑语言上。
引用
@article{arxiv.cs/9311101,
title = {The Difficulties of Learning Logic Programs with Cut},
author = {F. Bergadano and D. Gunetti and U. Trinchero},
journal= {arXiv preprint arXiv:cs/9311101},
year = {2008}
}
备注
See http://www.jair.org/ for any accompanying files