Inductive Logic Programming pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:Lavrac, Nada 编

出品人:

页数:347

译者:

出版时间:2008-10-21

价格:USD 79.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783540859277

丛书系列:

图书标签:

机器学习
人工智能
逻辑编程
归纳学习
知识发现
数据挖掘
程序合成
模式识别
算法
理论计算机科学

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具体描述

This book constitutes the refereed proceedings of the 18th International Conference on Inductive Logic Programming, ILP 2008, held in Prague, Czech Republic, in September 2008. The 20 revised full papers presented together with the abstracts of 5 invited lectures were carefully reviewed and selected during two rounds of reviewing and improvement from 46 initial submissions. All current topics in inductive logic programming are covered, ranging from theoretical and methodological issues to advanced applications. The papers present original results in the first-order logic representation framework, explore novel logic induction frameworks, and address also new areas such as statistical relational learning, graph mining, or the semantic Web.

《面向复杂系统的符号推理与机器学习的融合》作者： [此处留空，避免提及特定作者] 出版社： [此处留空，避免提及特定出版社] 书籍简介本著作深入探讨了现代人工智能领域中，符号推理与统计学习范式如何进行深度融合，以期构建出更具解释性、鲁棒性和泛化能力的复杂系统模型。随着数据驱动方法的兴盛，传统的基于逻辑规则的系统在处理不确定性和高维数据方面的局限性日益凸显；反之，纯粹的深度学习模型虽然在模式识别上表现卓越，却往往缺乏对因果机制的理解和透明的推理路径。本书旨在填补这一鸿沟，聚焦于构建混合智能框架，使机器能够像人类一样，既能从经验中学习（归纳），又能运用既有知识进行严谨推导（演绎）。全书结构清晰，内容由浅入深，系统地梳理了从理论基础到前沿应用的完整知识体系。 --- 第一部分：基础理论的再审视与融合的必要性第一章：从连接主义到符号主义的再平衡本章首先回顾了人工智能历史上的两大核心范式——连接主义（神经网络）和符号主义（逻辑与知识表示）。我们详细分析了纯粹基于统计的学习方法在处理常识推理、反事实分析和知识迁移时遇到的固有困难。重点阐述了为什么在需要高可靠性和可解释性的领域（如医疗诊断、法律合规、精密工程控制）中，缺失明确推理结构的黑箱模型是不可接受的。第二章：概率图模型与可微分逻辑本章奠定了融合的数学基础。我们不再将逻辑视为绝对真值，而是引入概率框架。详细介绍了马尔可夫随机场（MRF）、贝叶斯网络（BN）等概率图模型，并探讨了如何利用这些模型来表示变量间的依赖关系。随后，我们引入了可微分逻辑（Differentiable Logic）的概念，探讨了如何将布尔逻辑运算转化为可梯度下降的连续函数，这是实现推理过程与神经网络端到端训练的关键技术桥梁。第三章：知识图谱的结构化表达与推理潜力知识图谱（KG）是现代符号知识的集大成者。本章深入剖析了知识图谱的构建、存储与查询机制。我们重点讨论了如何利用图嵌入（Graph Embedding）技术，将高维的结构化知识转化为低维向量空间，使其可以被深度学习模型有效利用。同时，考察了基于嵌入的知识推理（如关系预测、实体补全）的最新进展。 --- 第二部分：归纳与演绎的机制集成第四章：神经符号架构的设计原则本章是全书的核心方法论部分。我们系统地提出了构建神经符号（Neuro-Symbolic）系统的设计范式，强调“符号结构指导神经学习”和“神经学习增强符号推理”的双向互动。重点分析了模块化架构的设计，包括如何分离感知模块（通常是神经网络）和决策/规划模块（通常是符号引擎）。第五章：基于规则提取与引导的学习本章探讨了如何从数据中“归纳”出可解释的逻辑规则。详细介绍了规则学习算法在神经网络训练过程中的应用，例如如何利用注意力机制或特定激活函数来模拟逻辑蕴含关系。我们展示了如何利用预先存在的专家知识（符号规则）作为正则化项或软约束，引导神经网络参数的优化方向，避免模型陷入局部最优且不符合领域常识的解空间。第六章：可微分演绎：逻辑约束下的优化本章侧重于如何将演绎推理嵌入到学习过程中。我们深入研究了如何将一阶逻辑（FOL）约束转化为损失函数的一部分。讨论了如神经程序合成（Neural Program Synthesis）等技术，这些技术旨在学习一个程序（即一系列符号操作），该程序能解决特定任务，并且程序的每一步执行都可以被反向传播所影响。这使得系统能够在保持逻辑一致性的同时，通过数据进行微调。 --- 第三部分：复杂应用与前沿挑战第七章：可解释性与因果推理的增强神经符号系统的一个主要优势在于其内在的可解释性。本章通过多个案例分析，展示了如何追踪一个决策从输入数据到最终符号结论的完整推理链条。我们探讨了如何将因果推断模型与符号结构结合，使系统不仅能回答“发生了什么”，还能回答“为什么会发生”以及“如果干预会怎样”（反事实推理）。第八章：在序列决策与规划中的应用本章将理论应用于动态环境。在强化学习（RL）的背景下，我们讨论了如何利用符号规划器（如STRIPS或PDDL）来指导深度RL代理的探索过程。通过将高层目标分解为符号子任务，可以极大地提高学习效率和规划的长期一致性，尤其是在状态空间巨大或稀疏奖励的环境中。第九章：鲁棒性、验证与未来展望本章探讨了神经符号系统的形式化验证潜力。由于其内在的符号结构，我们能够使用传统软件验证技术对系统的逻辑部分进行静态分析，从而增强系统在安全关键领域的信任度。最后，本章对神经符号计算的前沿研究方向进行了展望，包括自适应知识表示、多模态知识的统一推理框架，以及下一代通用人工智能的可能性。 --- 读者对象本书适合于计算机科学、人工智能、数据科学以及相关工程领域的高年级本科生、研究生、研究人员和资深从业工程师。读者应具备扎实的概率论基础、机器学习原理知识，并对离散数学和逻辑学有一定的了解。本书旨在推动研究人员超越单一范式，探索构建真正智能、可靠且可理解的人工智能系统的实用路径。