Sammanfattning Sedan slutet av 1990-talet har den predikterade uppfinningen varit underexploaterad inom induktiv logisk programmering på grund av svårigheter att formulera effektiva sökmekanismer. En nyligen publicerad rapport visade dock att både predikativ uppfinning och inlärning av rekursion effektivt kan genomföras för regelbunden och kontextfri grammatik, genom metalogiska substitutioner med avseende på en modifierad Prolog meta-tolk som fungerar som inlärningsmotor. Nya predikatsymboler införs som konstanter som representerar existentiellt kvantifierade högre ordningsvariabler. Metoden visar att predikativ uppfinning kan behandlas som en form av högre ordning logiskt resonemang. I detta dokument generaliserar vi metoden för metainterpretivt lärande (MIL) till den för lärande av högre ordning dyadiska dataloggprogram. Vi visar att med en oändlig signatur den högre ordningen dyadiska datalog klass H 2 2 har universell Turing expressivitet även om H 2 2 är decidable med tanke på en ändlig signatur. Dessutom visar vi att Knuth-Bendix beställning av hypotesen utrymme tillsammans med logaritmisk klausul begränsning gör vår MIL genomförande Metagol D till PAC-lär minimal kardinalitet H 2 2 definitioner. Detta resultat är förenligt med våra experiment som visar att Metagol D effektivt lär sig kompakta H 2 2 definitioner som innefattar predikat uppfinning för att lära robotiska strategier, öst-väst tåg utmaning och NELL. Dessutom lärde man sig koncept med högre ordning inom NELL:s språkinlärningsområde. Metagol-koden och dataseten som beskrivs i detta dokument har gjorts allmänt tillgängliga på en webbplats för att möjliggöra reproduktion av resultat i detta dokument.
I detta avseende är det också relaterat till metainterpretivt lärande REF.
Meta-interpretive learning of higher-order dyadic datalog: predicate invention revisited
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}