Ödev Nasıl Yapılır? – Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri – Tez Yaptırma – Ödev Yaptırma Fiyatları – Ücretli Ödev Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri – Sunum Hazırlığı Yaptırma – Dergi Makalesi Yaptırma – Dergi Makalesi Yazdırma

Endüktif Mantık Programlama 

Tümevarımsal mantık programlama, pozitif ve negatif bir dizi Pos ve Neg örneklerinden bir H hipotezi (bir mantık programı, yani belirli bir tümce programı) bulmakla ilgilidir.

Tanım : (ILP Öğrenme Problemi) Bir dil LE üzerinde bir dizi olumlu ve olumsuz örnek Pos ve Neg verildiğinde, bir arka plan teorisi B, bir dizi belirli tümce biçiminde, bir hipotez dili LH, ki bu tümceleri belirtir hipotezlerde izin verilir ve a kapak ilişkisi kapsar(e, H, B) ∈ {0, 1}, bu temel olarak bir e örneğinin H ve B’ye göre sınıflandırmasını verir, H’de (ile) kapsayan bir H hipotezi bulun arka plan teorisine göre B) Pos’taki tüm pozitif örnekler (tamlık) ve Neg’deki (tutarlılık) negatif örneklerin hiçbiri yoktur.

Kapak ilişkisi ile birlikte örnekleri temsil etmek için seçilen dil LE, endüktif mantık programlama ayarını belirler De Raedt Literatürde çeşitli ayarlar dikkate alınmıştır.

Aşağıda, gereklilikten ve yorumlardan öğrenmeyi resmileştireceğiz. Ayrıca, kanıtlardan öğrenme dediğimiz yeni, ara bir ortamı tanıtıyoruz. Ufuk açıcı çalışmalardan esinlenmiştir.

Zorunluluktan öğrenme açık ara en popüler ILP ortamıdır ve FOIL gibi çok çeşitli iyi bilinen ILP sistemleri tarafından ele alınır.

Tanım : (Gereklilikten Öğrenme İlişkisini Kapsar) Gereklilikten öğrenirken, örnekler kesin tümcelerdir ve bir H hipotezi, arka plan teorisi B’ye göre bir e örneğini kapsar, ancak ve ancak B ∪ H |= e, yani her model B∪H de bir modelofe’dir.

FOIL gibi pek çok iyi bilinen sistemde, örneklerin temel gerçekler, özel bir yan tümce biçimi olması gerekir. Yukarıdaki ayarı göstermek için, iyi bilinen mutajenite uygulamasından ilham alan aşağıdaki örneği göz önünde bulundurun.

Arka plan bilgisi B ile birlikte, çünkü H ∪ B örneği gerektirir. Bunu görmek için mutajenik(225) ile cümlenin başını birleştiriyoruz. Bu, mutajenik(225) nitro(225,R1),logp(225,C),C>1 verir. Şimdi,nitro(225,R1), B’deki beşinci temel atomla (sol taraftaki sütun) birleşir ve logp (225,C) dördüncü ile. 1.01 > 1 olduğu için mutajenik bir kanıt bulduk.

Yorumlardan Öğrenmek

Yorumlardan öğrenme ayarı, hesaplamalı öğrenme teorisindeki boolean kavram öğrenmeyi yükseltir. Yorumlardan Öğrenmek için İlişkisel’i Kapsar) Yorumlardan öğrenirken, örnekler Herbrand yorumlarıdır ve bir H hipotezi, B arka plan teorisine göre bir e örneğini kapsar, ancak ve ancak e, B ∪ H’nin bir modeliyse. gerçek zemin gerçekleri kümesi ve bunlar olası bir durumu tamamen tanımlar.

Yorumlardan öğrenme ile gereklilikten öğrenme arasındaki temel fark, yorumların çok daha eksiksiz bilgi taşımasıdır. Gerçekten de, gereklilikten öğrenirken bir örnek tek bir olgudan oluşabilirken, yorumlardan öğrenirken örnekte yer alan tüm gerçekler bilinir. Bu nedenle, yorumlardan öğrenmek, gereklilikten öğrenmekten genellikle daha kolaydır ve hesaplama açısından daha izlenebilirdir.

Endüktif sensör Nedir
Kapasitif Sensör Nedir
Kapasitif sensör
Endüktif sensör çalışma prensibi
Endüktif sensör sembolü
Endüktif sensör Özellikleri
Endüktif Sensör fiyat
Endüktif Proximity sensör Nedir

Kanıtlardan Öğrenmek

Gerekliliklerden öğrenme (örnek olarak temel gerçeklerle) ve yorumlar, örneklerin taşıdığı bilgilere göre uç noktalarda yer aldığından, ara konumları araştırmak ilginçtir.

Model Çıkarım Sistemi (MIS), örneklerin gerçekler olduğu gereklilikten öğrenme ortamına güzel bir şekilde uyar. Ancak, eksik bilgilerle başa çıkmak için Shapiro zekice bir strateji kullanır: MIS, kullanıcılara gerçeklerin gerçek değerini sorarak eksik bilgileri sorgular. Bu sorgulara verilen yanıtlar, MIS’in pozitif örneklerin izini veya kanıtını yeniden oluşturmasına izin verir. Shapiro’dan esinlenerek, kanıtlardan öğrenmeyi tanımlıyoruz.

(Kanıtlardan Öğrenme İlişkisini Kapsar) Kanıtlardan öğrenirken, örnekler temel ispat ağaçlarıdır ve bir örnek e, arka plan teorisi B’ye göre bir H hipotezi tarafından kapsanır, ancak bir ispat ağacı olması durumunda H ∪ B.

Bu noktada, ispat ağaçlarının çeşitli olası biçimleri mevcuttur. Burada, daha sonra açıklığa kavuşacak sebeplerden dolayı ispat ağacının zemin ve düğümlerin toprak atomlarını içerdiği ağaç şeklinde verildiğini varsayacağız.

Bir ağaç t, bir mantık programı T için bir kanıt ağacıdır, ancak ve ancak t köklü bir ağaçsa, burada çocuklarla (n) her n ∈ t düğümü için bir ikame θ ve c ∈ T yan tümcesi var olma özelliğini karşılar. 

Kanıt ağaçları, yorum olarak pek çok bilgi içerir. Nitekim delillerde kullanılan ibarelerin misallerini ihtiva etmektedirler. Bu nedenle, kullanıcının bu tür örnekleri sağlaması zor olabilir. Bu genellikle doğru olsa da, bunun mümkün olduğu özel durumlar vardır. Aslında, ayrıştırma ağaçları içeren UPenn Wall Street Journal külliyatı gibi ağaç bankalarını düşünün.

Bu ağaçlar bahsettiğimiz ispat ağaçlarına birebir karşılık gelmektedir. Başka bir örnek, açıklamaya dayalı öğrenmedir (EBL). Bir örneği ispat ağacı açısından tümdengelimli bir şekilde açıklamak için var olan bir alan teorisini kullanır (açıklama adımı) ve açıklamayı değişkenleştirir, yani doğruluğunu korurken ispatı mümkün olduğu kadar genelleştirir (genelleştirme adımı).

Tümevarımsal Mantık Programlama Teknikleri

Farklı öğrenme ortamları göz önüne alındığında, genel olarak üç tip ILP yaklaşımı vardır. Aşırı genel (yukarıdan-aşağıya yaklaşımlar) hale gelmedikleri sürece, kısa maddelerden başlanabilir; uzun maddelerden başlanabilir, değişmezler aşırı derecede genel hale gelene kadar yinelemeli olarak kaldırılabilir (aşağıdan yukarıya yaklaşımlar); veya yukarıdan aşağıya ve aşağıdan yukarıya aramaları karıştıran hibrit bir yaklaşım izlenebilir. Hibrit yaklaşımlar genellikle çoklu yüklem öğrenme ve teori revizyonu için kullanılır.

Temel olarak yukarıdan aşağıya yaklaşımlarda, hipotezler önceden belirlenmiş bir sırada üretilir ve daha sonra örneklerle test edilir. Daha kesin olarak, en genel hipotezle başlarlar, yani daugther(C, P) : true şeklindeki tümceler, burada tüm argümanlar farklı değişkenlerdir.

Hipotezle çelişen ilk örneği gördükten sonra, yani ilk olumsuz örneği gördükten sonra, hipotez bir yan tümce seçilerek özelleştirilir ve bu daha sonra tipik olarak üç şekilde özelleştirilir: bir ikame uygulayarak, bir harf ekleyerek, yani. , vücuda bir atom veya onun olumsuzlanması ve sırayla uzmanlaşmış yeni bir tümce ekler.

Örneğin, kız(K,D) kız(K) ve kız(K,P) :−anne(D,K)’yi ileri incelemeler için düşünebiliriz. (C,P) gibi bazı olumlu örnekleri kapsayan ancak olumsuz örnekleri içermeyen bir yan tümce bulmadan önce birkaç olasılığın (ve birbirini izleyen uzmanlaşmaların) denenmesi gerekir.

Anne(P,C).Bazı olumlu örnekler hala ele alınmadığı için, hipoteze yeni, maksimum derecede genel bir madde ekledik ve tüm olumlu örnekler kapsanana ve hiçbir olumsuz örnek kalmayana kadar süreci esasen eskisi gibi yineliyoruz.

Arka plan bilgisi B’yi kullanmak için, arka plan bilgisi B’yi tümevarımsal mantık programlama sistemine sağlanan ve öğrenme süreci sırasında sabitlenen bir mantık programı (yani bir kesin tümce programı) olarak görmek bu tezin amacına uygun olacaktır. H hipotezi, arka plan teorisi B ile birlikte tüm olumlu örnekleri kapsamalı ve olumsuz örneklerin hiçbirini kapsamamalıdır.

“odev.yaptırma.com.tr“ ailesi olarak size her konuda destek sunabiliriz. Tek yapmanız gereken iletişim adreslerimizden bizlere ulaşmak!

Tüm alanlara özgü, literatür taraması yaptırma, simülasyon yaptırma, analiz yaptırma, çeviri yaptırma, makale ödevi yaptırma, dergi makalesi yaptırma, sunum ödevi yaptırma ve model oluşturma çalışmaları yapmaktayız.

The post Endüktif Mantık Programlama  first appeared on Ödev Yaptırma & Danışmanlık Merkezi.