一階邏輯領(lǐng)域知識與機器學(xué)習(xí)的結(jié)合研究
發(fā)布時間:2020-07-18 19:18
【摘要】:在許多現(xiàn)實的機器學(xué)習(xí)任務(wù)中往往存在著大量的領(lǐng)域知識,且這些知識可以通過一階邏輯語言表達(dá)。本文分別研究了如何使用此類領(lǐng)域知識輔助機器學(xué)習(xí),如何利用機器學(xué)習(xí)進(jìn)行領(lǐng)域知識精化,以及如何將領(lǐng)域知識與機器學(xué)習(xí)進(jìn)行互促結(jié)合。針這三個問題,本文提出了四種機器學(xué)習(xí)方法與框架。具體來說,本文的主要工作如下:1.提出一種領(lǐng)域知識增廣樣本的機器學(xué)習(xí)方法。常規(guī)的機器學(xué)習(xí)方法難以對領(lǐng)域中對象間的關(guān)系信息進(jìn)行利用,一階邏輯語言可以方便地將這種信息表達(dá)為領(lǐng)域知識。本文提出的SUL學(xué)習(xí)方法能夠?qū)⒋祟愵I(lǐng)域知識轉(zhuǎn)化為訓(xùn)練樣本來提升機器學(xué)習(xí)性能。簡單來說,它能夠?qū)㈩I(lǐng)域知識增廣為機器學(xué)習(xí)可直接利用的樣本特征。實驗表明,相對于未引入領(lǐng)域知識的方法,SUL學(xué)習(xí)能夠提升機器學(xué)習(xí)性能。2.提出一種領(lǐng)域知識輔助約束的機器學(xué)習(xí)方法。由于一階邏輯表達(dá)的領(lǐng)域知識較為復(fù)雜,常規(guī)的機器學(xué)習(xí)方法難以使用它們來對機器學(xué)習(xí)的優(yōu)化過程進(jìn)行約束。本文提出的LASIN方法可以將領(lǐng)域知識轉(zhuǎn)化為機器學(xué)習(xí)中關(guān)于假設(shè)模型搜索空間的約束條件,以要求從數(shù)據(jù)中學(xué)得的模型與領(lǐng)域知識保持一致。實驗表明,與未引入領(lǐng)域知識的機器學(xué)習(xí)方法相比,LASIN方法學(xué)得的模型擁有更好的泛化性能。3.提出一種機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的領(lǐng)域知識精化方法。知識精化的目標(biāo)是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)具有良好可理解性的一階邏輯規(guī)則,以往的知識精化方法難以從不含邏輯符號的數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)。本文提出的KRL方法將知識精化問題轉(zhuǎn)化為機器學(xué)習(xí)任務(wù),它首先使用機器學(xué)習(xí)模型將樣本轉(zhuǎn)化為邏輯符號,并使用這些邏輯符號增廣領(lǐng)域知識,最終對增廣后的領(lǐng)域知識進(jìn)行精化。在計算機視覺任務(wù)中的實驗結(jié)果表明,KRL能夠?qū)W習(xí)出目標(biāo)概念的形式化定義。4.提出一種領(lǐng)域知識與機器學(xué)習(xí)互促結(jié)合框架。將數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學(xué)習(xí)與知識驅(qū)動的邏輯推理相結(jié)合一直是人工智能中的核心挑戰(zhàn)。本文提出的反繹學(xué)習(xí)是一種將此二者進(jìn)行互促結(jié)合的框架,它既能將領(lǐng)域知識轉(zhuǎn)化為訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型所需的樣本標(biāo)記,又能利用機器學(xué)習(xí)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為增廣和精化領(lǐng)域知識所需的邏輯符號。基于該框架,本文提出一種結(jié)合知識精化與深度學(xué)習(xí)的算法NLM,并在一類復(fù)雜學(xué)習(xí)任務(wù)中驗證了它的有效性。
【學(xué)位授予單位】:南京大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:TP181
【圖文】:
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本文編號:2761316
【學(xué)位授予單位】:南京大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:TP181
【圖文】:
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本文編號:2761316
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