Vi utvecklar en allmän teoretisk ram för statistiskt logiskt lärande med kärnor baserade på dynamisk proposition, där strukturinlärning motsvarar att härleda en lämplig kärna på logiska objekt, och parameterinlärning motsvarar funktionsinlärning i den resulterande reproducerande kärnan Hilbert utrymme. I synnerhet studerar vi fallet där strukturinlärning utförs av en enkel FOIL-liknande algoritm och föreslår alternativa poängfunktioner för att styra sökprocessen. Vi presenterar en empirisk utvärdering av flera datauppsättningar i en-uppgiften samt i multi-task-inställningen.
I REF ) utvecklas en allmän teoretisk ram för statistiskt logiskt lärande med kärnor baserade på dynamisk provelalization där strukturinlärning motsvarar att härleda en lämplig kärna på logiska objekt, och parameterinlärning motsvarar funktionsinlärning i den resulterande reproducerande kärnan Hilbert utrymme.
Fast learning of relational kernels
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}