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: Deep learning for probabilistic logic programming

: In Marco Rospocher, Luciano Serafini, and Sara Tonelli, editors, AI*IA 2018 Doctoral Consortium, Proceedings of the AI*IA Doctoral Consortium (DC), volume 2249 of CEUR Workshop Proceedings, pages 43--47, Aachen, Germany, 2018. © by the authors, Sun SITE Central Europe.

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In questo documento presentiamo vari approcci per accelerare l'apprendimento. Consideriamo innanzitutto una restrizione di PLP chiamata Liftable PLP (LPLP) in cui le clausole del programma condividono lo stesso predicato (il target). Quindi estendiamo questa limitazione nel PLP gerarchico (HPLP) in cui i predicati e le clausole sono organizzati gerarchicamente e possono essere tradotti in reti neurali profonde o circuiti aritmetici.

Pubblicato a: 17th International Conference of the Italian Association for Artificial Intelligence (AI*IA 2018)

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