Kontentke ótiw

Itimallıq logikalıq programmalastırıw

Wikipedia — erkin enciklopediya

Itimallıq logikalıq programmalastırıw — bul logikalıq programmalastırıwdı itimallıqlar menen biriktiretuǵın programmalastırıw paradigması.

Itimallıq logikalıq programmalastırıwǵa kópshilik usıllar programmanı itimallıq faktler toplamına hám logikalıq programmaǵa bóletuǵın tarqatıw semantikasına tiykarlanǵan. Ol programmanıń Gerbrand áleminiń interpretaciyalarında itimallıq tarqalıwın anıqlaydı.

Tiller

Itimallıq logikalıq programmalastırıwǵa kópshilik usıllar Itimallıq Xorn Abdukciyası, PRISM, Ǵárezsiz Tańlaw Logikası, itimallıq Datalog, Annotaciyalanǵan Dizyunkciyalı Logikalıq Programmalar, ProbLog, P-log hám CP-logika sıyaqlı kóp tillerdiń tiykarında jatatuǵın tarqatıw semantikasına tiykarlanǵan[1]. Tillerdiń sanı kóp bolsa da, kópshiligi birdey ulıwma usıldı bólisedi, solay etip bir tildi ekinshisine awdara alatuǵın sızıqlı quramalılıqtaǵı transformaciyalar bar[2].

Semantika

Tarqatıw semantikası boyınsha, itimallıq logikalıq programma ǵárezsiz itimallıq faktler toplamı (itimallıq penen annotaciyalanǵan tiykarǵı atomlı formulalar) hám óziniń klauzalarınıń denelerinde itimallıq faktlerdi paydalana alatuǵın logikalıq programma retinde interpretaciyalanadı. Itimallıq faktler menen baylanıslı formulalardıń tiykarlarına haqıyqat mánislerin beriwdiń hár qanday tapsırmasınıń itimallıǵı olardıń itimallıqlarınıń kóbeymesi menen beriledi; bul itimallıq faktlerdiń tańlawın ǵárezsiz tosınarlı ózgeriwshiler dep esaplawǵa ekvivalent[3].

Stratifikaciyalanǵan programmalar

Eger itimallıq faktler ushın haqıyqıylıq mánisleriniń qálegen tańlawı ushın nátiyjedegi logikalıq programma stratifikaciyalanǵan bolsa, onıń sol haqıyqıylıq mánisleri tańlawı menen baylanıslı jalǵız interpretaciya retinde qaralıwı múmkin bolǵan jalǵız minimal Gerbrand modeli bar.

Stratifikaciyalanǵan programmalardıń áhmiyetli kishi klassları — oń programmalar, olar biykarlawdı paydalanbaydı, biraq rekursiv bolıwı múmkin, hám ciklsiz programmalar, olar biykarlawdı paydalanıwı múmkin, biraq rekursiv ǵárezlilikleri joq.

Juwaplar toplamı programmaları

Juwaplar toplamın programmalastırıwdıń tiykarında jatatuǵın turaqlı model semantikası itimallıq faktlerdiń hárbir haqıyqıylıq mánisi tapsırmasına birden artıq juwaplar toplamın tayınlaw arqalı stratifikaciyalanbaǵan programmalarǵa mánis beredi. Bul itimallıq massasın juwaplar toplamları arasında qalay bólistiriw kerek degen sorawdı payda etedi[4][5].

Itimallıq logikalıq programmalastırıw tili P-Log bunı ayırmashılıq principine sáykes, itimallıq massasın juwaplar toplamları arasında teń bólistiriw arqalı sheshedi[6].

Alternativ túrde, isenim semantikası astındaǵı itimallıq juwaplar toplamın programmalastırıw hárbir sorawǵa bir isenim toplamın tayınlaydı. Onıń tómen itimallıq shegarası tek sorawdıń nátiyjedegi programmanıń hárbir juwaplar toplamında durıs bolǵan itimallıq faktlerdiń haqıyqıylıq mánisi tapsırmaların ǵana esapqa alıw arqalı anıqlanadı (abaylı pikirlew); onıń joqarı itimallıq shegarası sorawdıń geypara juwaplar toplamında durıs bolǵan tapsırmalardı esapqa alıw arqalı anıqlanadı (batıl pikirlew)[7][8].

Inferenciya

Tarqatıw semantikası boyınsha, itimallıq logikalıq programma óziniń Gerbrand álemindegi predikatlarınıń interpretaciyaları boyınsha bir itimallıq tarqalıwın anıqlaydı. Tiykarǵı sorawdıń itimallıǵı sonnan keyin soraw menen álemlerdiń birlesken tarqalıwınan alınadı: bul soraw durıs bolǵan álemlerdiń itimallıǵınıń toplamı[9][10][11].

Sorawlardıń itimallıǵın esaplaw máselesi (marginal) inferenciya dep ataladı. Onı barlıq álemlerdi esaplap, sońınan sorawdıń durıs ekenin bildiretuǵınlardı anıqlaw arqalı sheshiw ámelge asırıw múmkin emes, sebebi múmkin bolǵan álemler sanı tiykarǵı itimallıq faktler sanına eksponencial túrde ǵárezli. Shınında da, álleqashan ciklsiz programmalar hám atomlıq sorawlar ushın, dálil retinde atomlar konyunkciyası berilgen sorawdıń shártli itimallıǵın esaplaw #P-tolıq bolıp tabıladı[12].

Anıq inferenciya

Ádette, anıq inferenciya bilimlerdi kompilyaciyalawǵa súyeniw arqalı orınlanadı: buǵan sáykes, propoziciyalıq teoriya hám soraw «maqsetli tilge» kompilyaciyalanadı, ol keyin sorawlarǵa polinomial waqıtta juwap beriw ushın paydalanıladı. Kompilyaciya tiykarǵı esaplaw tosqınlıǵına aylanadı, biraq nátiyjeli kompilyatorlardı islep shıǵıwǵa úlken kúsh jumsaldı. Kompilyaciya usılları maqsetli tildiń ıqshamlıǵı hám polinomial waqıtta qollap-quwatlaytuǵın sorawlar menen transformaciyalar klası boyınsha ayırmashılıq etedi[13].

Shama menen alınǵan juwmaq shıǵarıw

Inferenciya bahasınıń júdá joqarı bolıwı múmkin bolǵanlıqtan, shama menen alınǵan algoritmler islep shıǵılǵan. Olar yamasa múmkin bolǵan tolıq emes túsindirmelerdiń kishi toplamların esaplaydı yamasa tosınarlı úlgi alıwdı paydalanadı. Birinshi usılda, túsindirmelerdiń bir kishi toplamı tómen shegaranı, al bólek keńeytilgen túsindirmeler toplamı joqarı shegaranı beredi. Ekinshi usılda, sorawdıń durıslıǵı itimallıq programmasınan úlgi alınǵan ádettegi logikalıq programmada qayta-qayta tekseriledi. Sorawdıń itimallıǵı sonnan keyin tabıslar bólimi menen beriledi[14].

Úyreniw

Itimallıq induktiv logikalıq programmalastırıw maǵlıwmatlardan itimallıq logikalıq programmalardı úyreniwdi maqset etedi. Bul parametrlerdi úyreniwdi, yaǵnıy klauzalar paydalanıwshı tárepinen berilgende programmanıń itimallıq annotaciyaların bahalawdı, hám strukturanı úyreniwdi óz ishine aladı, bunda klauzalardıń ózi itimallıq induktiv logikalıq programmalastırıw sisteması tárepinen indukciyalanadı.

Parametrlerdi úyreniwge ulıwma usıllar kútiliw-maksimallastırıwǵa yamasa gradient túsiriwine tiykarlanǵan, al strukturanı úyreniw hár túrli evristikalar astında múmkin bolǵan klauzalar keńisligin izlew arqalı orınlanıwı múmkin.

Derekler

  1. ↑ Riguzzi, Fabrizio; Swift, Theresa (2018-09-01), „A survey of probabilistic logic programming“, Declarative Logic Programming: Theory, Systems, and Applications, 185–228-bet, doi:10.1145/3191315.3191319, ISBN 978-1-970001-99-0, S2CID 70180651, qaraldı: 2023-10-25 {{citation}}: Unknown parameter |publisher= ignored (járdem)
  2. ↑ Riguzzi, Fabrizio; Bellodi, Elena; Zese, Riccardo (2014). "A History of Probabilistic Inductive Logic Programming". Frontiers in Robotics and AI 1. doi:10.3389/frobt.2014.00006. ISSN 2296-9144.
  3. ↑ De Raedt, Luc; Kimmig, Angelika (2015-07-01). "Probabilistic (logic) programming concepts" (in en). Machine Learning 100 (1): 5–47. doi:10.1007/s10994-015-5494-z. ISSN 1573-0565. https://doi.org/10.1007/s10994-015-5494-z.
  4. ↑ Riguzzi, Fabrizio (2023-05-22), „Probabilistic Answer Set Programming“, Foundations of Probabilistic Logic Programming, New York, 165–173-bet, doi:10.1201/9781003427421-6, ISBN 978-1-003-42742-1, qaraldı: 2024-02-03 {{citation}}: Unknown parameter |publisher= ignored (járdem)
  5. ↑ Cozman, Fabio Gagliardi (2020). The joy of Probabilistic Answer Set Programming: Semantics, complexity, expressivity, inference. pp. 218–239. doi:10.1016/j.ijar.2020.07.004.
  6. ↑ Baral, Chitta; Gelfond, Michael; Rushton, Nelson (2009). "Probabilistic reasoning with answer sets" (in en). Theory and Practice of Logic Programming 9 (1): 57–144. doi:10.1017/S1471068408003645. ISSN 1471-0684. https://www.cambridge.org/core/product/identifier/S1471068408003645/type/journal_article.
  7. ↑ Riguzzi, Fabrizio (2023-05-22), „Probabilistic Answer Set Programming“, Foundations of Probabilistic Logic Programming, New York, 165–173-bet, doi:10.1201/9781003427421-6, ISBN 978-1-003-42742-1, qaraldı: 2024-02-03 {{citation}}: Unknown parameter |publisher= ignored (járdem)
  8. ↑ Cozman, Fabio Gagliardi; Mauá, Denis Deratani (2020). "The joy of Probabilistic Answer Set Programming: Semantics, complexity, expressivity, inference" (in en). International Journal of Approximate Reasoning 125: 218–239. doi:10.1016/j.ijar.2020.07.004.
  9. ↑ Riguzzi, Fabrizio; Bellodi, Elena; Zese, Riccardo (2014). "A History of Probabilistic Inductive Logic Programming". Frontiers in Robotics and AI 1. doi:10.3389/frobt.2014.00006. ISSN 2296-9144.
  10. ↑ Poole, David (1993). "Probabilistic Horn abduction and Bayesian networks". Artificial Intelligence 64 (1): 81–129. doi:10.1016/0004-3702(93)90061-f. ISSN 0004-3702. http://dx.doi.org/10.1016/0004-3702(93)90061-f.
  11. ↑ Sato, Taisuke (1995), „A Statistical Learning Method for Logic Programs with Distribution Semantics“, Proceedings of the 12th International Conference on Logic Programming, 715–730-bet, doi:10.7551/mitpress/4298.003.0069, ISBN 978-0-262-29143-9, qaraldı: 2023-10-25 {{citation}}: Unknown parameter |publisher= ignored (járdem)
  12. ↑ Riguzzi, Fabrizio. Foundations of probabilistic logic programming: Languages, semantics, inference and learning. River Publishers — 180 bet. ISBN 978-87-7022-719-3. 
  13. ↑ Riguzzi, Fabrizio; Bellodi, Elena; Zese, Riccardo (2014). "A History of Probabilistic Inductive Logic Programming". Frontiers in Robotics and AI 1. doi:10.3389/frobt.2014.00006. ISSN 2296-9144.
  14. ↑ Kimmig, Angelika; Demoen, Bart (2011). "On the implementation of the probabilistic logic programming language ProbLog" (in en). Theory and Practice of Logic Programming 11 (2–3): 235–262. doi:10.1017/S1471068410000566. ISSN 1475-3081. https://www.cambridge.org/core/journals/theory-and-practice-of-logic-programming/article/abs/on-the-implementation-of-the-probabilistic-logic-programming-language-problog/21037609B99F5DC8033DDF56D07BF839.
«https://kaa.wikipedia.org/w/index.php?title=Itimallıq_logikalıq_programmalastırıw&oldid=169540» saytınan alınǵan