موضوع مقاله: یادگیرنده استقرایی مرتبه اول | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # یادگیرنده استقرایی مرتبه اول | مقدمه: در یادگیری ماشین، یادگیرنده استقرایی مرتبه اول (FOIL) یک الگوریتم یادگیری مبتنی‌بر قاعده و قانون است. | ## بخش 1: یادگیرنده استقرایی مرتبه اول | این الگوریتم عبارات هورن مستقل از تابع، زیرمجموعه ای از محاسبات گزاره مرتبه اول را با توجه به مثال‌های مثبت و منفی برخی از مفاهیم و مجموعه‌ای از گزاره‌های دانش پیشینه، می‌آموزد. الگوریتم یادگیرنده استقرایی مرتبه اول بااستفاده از استقرا یک مفهوم منطقی یا یک قاعده و قانون برای مفهوم ایجاد می‌کند. قاعده ای که استقرا شده نباید شامل هیچ ثابتی باشد (رنگ (X، قرمز) تبدیل به رنگ (X,Y)، قرمز (Y یا نمادهای تابعی می‌شود، اما ممکن است گزاره‌های نفی را بپذیرد. مانند الگوریتم آی‌دی۳، تپه این الگوریتم با استفاده از یک استاندارد مبتنی بر نظریه اطلاعات با ایجاد قاعده ای که داده‌ها را پوشش می‌دهد، صعود می‌کند. برخلاف الگوریتم آی‌دی۳، الگوریتم یادگیرنده استقرایی مرتبه اول به جای رهیافت تقسیم و غلبه، از روش جدا کردن و غلبه کردن استفاده می‌کند و تمرکز بر ایجاد یک قاعده و قانون در یک زمان و جمع آوری نمونه‌های پوشش داده نشده برای تکرارهای بعدی الگوریتم است. مثال فرض کنید وظیفه الگوریتم یادگیرنده استقرایی مرتبه اول یادگیری مفهوم پدربزرگ (X,Y) با توجه به روابط پدر (X,Y) و والد (X,Y) است. این را می‌توان با الحاق بدنه با هر یک از گزاره‌های والد (X, X), والد (Y,Z), والد (U,Y) یا بسیاری دیگر توسعه داد. | ## بخش 2: یادگیرنده استقرایی مرتبه اول | برای ایجاد این گزاره، الگوریتم باید هم نام گزاره را و هم مجموعه ای از متغیرها را برای گزاره انتخاب کند. مثال‌های مثبت شامل آن مقادیری از <X,Y,Z> می‌باشند به طوری که پدربزرگ(X,Y) درست و والد(X,Z) نیز درست است. مثال‌های منفی آن دسته از مثال‌هایی هستند که پدربزرگ (X,Y) درست است اما والد (X,Z) نادرست است. در تکرار بعدی این الگوریتم بعد از اینکه والد (X,Z) اضافه شد این الگوریتم تمام ترکیبات گزاره‌ها و متغیرها را به گونه ای در نظر می‌گیرد که حداقل یک متغیر در گزاره جدید در عبارات موجود وجود داشته باشد. افزودنی‌ها الگوریتم آموزنده ترکیبی مرتبه اول الگوریتم یادگیرنده استقرایی مرتبه اول را به روش‌های مختلفی گسترش می‌دهد، که بر چگونگی انتخاب گزاره‌ها توسط الگوریتم آموزنده ترکیبی مرتبه اول برای آزمایش در حین گسترش یک گزاره در حال ساخت اثر می‌گذارد. هدف اصلی این الگوریتم ترکیب روش‌های یادگیری مبتنی بر توضیح (EBL) با روش‌های تجربی الگوریتم یادگیرنده استقرایی مرتبه اول است. محدودیت‌ها برخلاف الگوریتم یادگیرنده استقرایی مرتبه اول که محدودیت‌های تایپ را روی متغیرهای خود اعمال نمی‌کند، الگوریتم آموزنده ترکیبی مرتبه اول از تایپ متغیرها به عنوان روشی بهینه برای ترکیب یک شکل ساده از دانش پیشین استفاده می‌کند. | ## بخش 3: یادگیرنده استقرایی مرتبه اول | اگرچه – بدون تایپ‌ها، گزاره nextDoor(X,Y) می‌تواند تعیین کند که آیا شخص X و شخص Y در همسایگی یکدیگر زندگی می‌کنند یا اینکه آیا دو مکان در مجاورت یکدیگر هستند. علاوه بر این، استفاده از تایپ می‌تواند دقت قاعده و قانون حاصل را با حذف کردن گزاره‌های غیرممکن مانند livesAt(A,B) افزایش دهد تا اطلاعات غنی تری بدست آوریم. الگوریتم آموزنده ترکیبی مرتبه اول به جای پیاده‌سازی گزاره‌های بی‌اهمیتی مانند برابری(X,X) یا بین (X,X,Y)، محدودیت‌های ضمنی را بر روی متغیرها تعریف می‌کند و فضای جستجو را بیشتر کاهش می‌دهد. قواعد عملیاتی قواعد عملیاتی آن دسته از قوانینی هستند که به صورت گسترده تعریف می‌شوند، یا به صورت فهرستی از چندتایی‌ها که یک گزاره برای آنها صادق است. قواعد اولیه افزودن قواعد غیرعملیاتی به پایگاه دانش، اندازه فضایی را که الگوریتم آموزنده ترکیبی مرتبه اول باید جستجو کند، افزایش می‌دهد. | ## جمع‌بندی | الگوریتم به جای ارائه یک الگوریتم با مفهوم هدف (مثلاً پدربزرگ(X,Y ، مجموعه ای از قوانین غیرعملیاتی را به عنوان ورودی می‌گیرد که صحت آنها را آزمایش می‌کند و برای مفهوم آموخته شده خود، آن را عملیاتی می‌کند.