Abstrakt. Meta-Interpretive Learning (MIL) är en ILP-teknik som använder högre-order meta-regler för att stödja predicate uppfinning och lärande av rekursiva definitioner. I MIL är valet av meta-regler jämförbart med valet av förfining aktörer i en förfining graf sökning. Meta-reglerna bestämmer strukturen av tillåtna regler som i sin tur definierar hypotesutrymmet. Å andra sidan kan hypotesen utrymme visas att öka snabbt i antalet meta-regler. Metoder för att minska uppsättningen meta-regler har dock hittills inte undersökts inom MIL. I denna uppsats visar vi att irreducerbara, eller minimala uppsättningar meta-regler kan hittas automatiskt genom att tillämpa Plotkins clausal teori reduktion algoritm. När detta tillvägagångssätt tillämpas på en uppsättning meta-regler som består av en uppräkning av alla metarules i ett givet ändligt hypotesspråk visar vi att i vissa fall så få som två meta-regler är kompletta och tillräckliga för att generera alla hypoteser. I våra experiment jämför vi effekten av att använda en minimal uppsättning meta-regler till slumpmässigt utvalda undergrupper av maximal uppsättning meta-regler. I allmänhet leder den minimala uppsättningen meta-regler till lägre körtider och högre prediktiva noggrannheter än större slumpmässigt utvalda uppsättningar meta-regler.
Till exempel, i REF det visas att uppsättningar av irreducerbara, eller minimala uppsättningar av meta-regler kan hittas automatiskt genom att tillämpa Plotkins clausal teori reduktion algoritm till en uppräkning av alla meta-regler i ett givet ändliga hypotesspråk, vilket resulterar i meta-regler som uppvisar lägre runtider och högre prediktiva noggrannheter.
Logical Minimisation of Meta-Rules Within Meta-Interpretive Learning
{'venue': 'ILP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}