Algoritmer för att hitta struktur i data har blivit allt viktigare både som verktyg för vetenskaplig dataanalys och som modeller för mänskligt lärande, men de lider av en kritisk begränsning. Forskare upptäcker kvalitativt nya strukturformer i observerade data: Linné kände till exempel igen den hierarkiska organisationen av biologiska arter, och Mendeleev kände igen de kemiska grundämnenas periodiska struktur. Analoga insikter spelar en central roll i kognitiv utveckling: Barn upptäcker att objektkategorimärkningar kan organiseras i hierarkier, vänskapsnätverk organiseras i klichéer, och komparativa relationer (t.ex., ''större än'' eller ''bättre än'') respekterar en transitiv ordning. Standardalgoritmer kan dock endast lära sig strukturer av en enda form som måste specificeras i förväg: Till exempel algoritmer för hierarkisk klusterbildning skapar trädstrukturer, medan algoritmer för dimensionalitetsminskning skapar lågdimensionella utrymmen. Här presenterar vi en beräkningsmodell som lär sig strukturer av många olika former och som upptäcker vilken form som är bäst för en given datauppsättning. Modellen gör probabilistiska slutsatser över ett utrymme av graf grammatik som representerar träd, linjära klasser, flerdimensionella utrymmen, ringar, dominans hierarkier, kliquer och andra former och framgångsrikt upptäcker den underliggande strukturen av en mängd olika fysiska, biologiska och sociala domäner. Vårt tillvägagångssätt ger strukturinlärningsmetoder närmare mänskliga förmågor och kan leda till en djupare beräkningsmässig förståelse av kognitiv utveckling. kognitiv utveckling  på struktur upptäckt  på oövervakat lärande
För att upptäcka strukturella former (t.ex. träd, rutnät, kedjor) från data föreslog REF en modell för att göra probabilistiska slutsatser över ett utrymme av graf grammatik.
The discovery of structural form
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}