Abstrakt. I detta dokument sammanförs två delar av maskininlärning av allt större betydelse: kärnmetoder och högstrukturerade data. Vi föreslår en allmän metod för att bygga en kärna som följer den syntaktiska strukturen av data, som definieras av dess typsignatur i en högre ordning logik. Vårt huvudsakliga teoretiska resultat är den positiva bestämdheten hos varje kärna som definieras på detta sätt. Vi rapporterar uppmuntrande experimentella resultat på en rad verkliga datamängder. Genom att konvertera vår kärna till ett avstånd pseudo-metrisk för 1-glänste granne, kunde vi förbättra den bästa noggrannheten från litteraturen på Diterpene data som är satt med mer än 10%.
Nyligen föreslog REF en logikbaserad kärna på individer som representeras som (slutna) termer i en typad logik med högre ordning.
Kernels and Distances for Structured Data
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}