通过否定和谓词发明实现泛化

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Generalisation Through Negation and Predicate Invention 通过否定和谓词发明实现泛化 https://arxiv.org/pdf/2301.07629 摘要 从小数量的示例中进行泛化是机器学习中的一个基本挑战。为了应对这一挑战，我们引入了一种结合了否定和谓词发明的归纳逻辑编程（ILP）方法。结合这两个特性，可以让ILP系统通过学习只有普遍量化的体变量的规则来更好地泛化。我们在NOPI中实现了我们的想法，它可以学习带有谓词发明的正常逻辑程序，包括具有分层否定的Datalog程序。我们在多个领域的实验结果表明，我们的方法可以提高预测准确性和学习时间。 1 引言 Zendo是一个游戏，其中一个玩家（老师）为结构创建一个隐藏规则。其他玩家（学生）通过构建结构来尝试发现规则。老师通过标记哪些结构遵循或违反规则来提供反馈，但不做进一步解释。学生们继续猜测规则。第一个正确 ………………………………