我们从逻辑和公式大小方面概念化了解释性，在非常一般的环境中给出了许多相关的解释性定义。我们的主要兴趣是所谓的特殊解释问题，旨在解释输入模型中输入公式的真实价值。解释是一个最小尺寸的公式，（1）与输入模型上的输入公式一致，（2）将所涉及的真实价值传输到全球输入公式，即每个模型上。作为一个重要的例子，我们在这种情况下研究了命题逻辑，并表明在多项式层次结构的第二级中，特殊的解释性问题是完整的。我们还将在答案集编程中提供了此问题的实施，并研究了其与解释N-Queens和主导集合问题的答案有关的能力。
translated by 谷歌翻译
最近已经提出了几个查询和分数来解释对ML模型的个人预测。鉴于ML型号的灵活，可靠和易于应用的可解释性方法，我们预见了需要开发声明语言以自然地指定不同的解释性查询。我们以原则的方式通过源于逻辑，称为箔，允许表达许多简单但重要的解释性查询，并且可以作为更具表现力解释性语言的核心来实现这一语言。我们研究箔片查询的两类ML模型的计算复杂性经常被视为容易解释：决策树和OBDD。由于ML模型的可能输入的数量是尺寸的指数，因此箔评估问题的易易性是精细的，但是可以通过限制模型的结构或正在评估的箔片段来实现。我们还以高级声明语言包装的箔片的原型实施，并执行实验，表明可以在实践中使用这种语言。
translated by 谷歌翻译
我们概述了在其知识表示和声明问题解决的应用中的视角下的时间逻辑编程。这些程序是将通常规则与时间模态运算符组合的结果，如线性时间时间逻辑（LTL）。我们专注于最近的非单调形式主义的结果称为时间平衡逻辑（电话），该逻辑（电话）为LTL的全语法定义，但是基于平衡逻辑执行模型选择标准，答案集编程的众所周知的逻辑表征（ASP ）。我们获得了稳定模型语义的适当延伸，以进行任意时间公式的一般情况。我们记得电话和单调基础的基本定义，这里的时间逻辑 - 和那里（THT），并研究无限和有限迹线之间的差异。我们还提供其他有用的结果，例如将转换成其他形式主义，如量化的平衡逻辑或二阶LTL，以及用于基于自动机计算的时间稳定模型的一些技术。在第二部分中，我们专注于实际方面，定义称为较近ASP的时间逻辑程序的句法片段，并解释如何在求解器Telingo的构建中被利用。
translated by 谷歌翻译
突出非克劳兰（NC）公式的富有表现性比基于氏子型公式的指数更丰富。然而，氏菌效率优于非克劳尿的效率。实际上，后者的一个主要弱点是，虽然喇叭子宫公式以及喇叭算法，对于高效率至关重要，但是已经提出了非符号形式的喇叭状公式。为了克服这种弱点，我们通过将喇叭图案充分提升到NC形式，定义HOLE非字母（HORN-NC）公式的混合类$ \ MATHBB {H_ {NC}}。争论$ \ MATHBB {H_ {NC}} $以及未来的Horn-NC算法，应随着喇叭类的股份效率增加，增加非信用效率。其次，我们：（i）给出$ \ mathbb的紧凑，归纳定义{h_ {nc}} $; （ii）证明了句法$ \ mathbb {h_ {nc}} $ suppups over class，但语义上两个类都是等效的，并且（iii）表征属于$ \ mathbb {h_ {nc}} $的非锁友公式。第三，我们定义了非字词单元分辨率计算，$ ur_ {nc} $，并证明它检查多项式时间$ \ mathbb {h_ {nc}} $的可靠性。这一事实是我们的知识，使$ \ mathbb {h_ {nc}} $中的nc推理中的第一个特征多项式类。最后，我们证明了$ \ mathbb {h_ {nc}} $线性识别，也是严格的是法官和比喇叭类呈指数富裕。我们在NC自动推理中讨论了这一点，例如，可靠性解决，定理证明，逻辑编程等可以直接受益于$ \ mathbb {h_ {nc} $和$ ur_ {nc} $，它作为其被证明属性的副产物，$ \ mathbb { H_ {NC}} $ as作为分析喇叭函数和含义系统的新替代方案。
translated by 谷歌翻译
我们在答案集编程（ASP）中，提供了全面的可变实例化或接地的理论基础。在ASP的建模语言的语义上构建，我们在（固定点）运营商方面介绍了接地算法的正式表征。专用良好的运营商扮演了一个主要作用，其相关模型提供了划定接地结果以及随机简化的语义指导。我们地址呈现出一种竞技级逻辑程序，该程序包含递归聚合，从而达到现有ASP建模语言的范围。这伴随着一个普通算法框架，详细说明递归聚集体的接地。给定的算法基本上对应于ASP接地器Gringo中使用的算法。
translated by 谷歌翻译
在概念学习，数据库查询的反向工程，生成参考表达式以及知识图中的实体比较之类的应用中，找到以标记数据项形式分开的逻辑公式，该公式分开以标记数据项形式给出的正面和负面示例。在本文中，我们研究了存在本体论的数据的分离公式的存在。对于本体语言和分离语言，我们都专注于一阶逻辑及其以下重要片段：描述逻辑$ \ Mathcal {alci} $，受保护的片段，两变量的片段和受保护的否定片段。为了分离，我们还考虑（工会）连接性查询。我们考虑了几种可分离性，这些可分离性在负面示例的治疗中有所不同，以及他们是否承认使用其他辅助符号来实现分离。我们的主要结果是（所有变体）可分离性，不同语言的分离能力的比较以及确定可分离性的计算复杂性的研究。
translated by 谷歌翻译
Posibilistic Logic是处理不确定和部分不一致信息的最扩展方法。关于正常形式，可能性推理的进步大多专注于字幕形式。然而，现实世界问题的编码通常导致非人（NC）公式和NC-To-Clausal翻译，产生严重的缺点，严重限制了字符串推理的实际表现。因此，通过计算其原始NC形式的公式，我们提出了几种贡献，表明可能在可能的非字词推理中也是可能的显着进展。 {\ em首先，我们定义了{\ em possibilistic over非词素知识库，}或$ \ mathcal {\ overline {h}} _ \ sigma $的类别，其中包括类：可能主义的喇叭和命题角 - NC。 $ \ mathcal {\ overline {h}} _ \ sigma $被显示为标准喇叭类的一种NC类似的。 {\ em hightly}，我们定义{\ em possibilistic非字词单元分辨率，}或$ \ mathcal {u} _ \ sigma $，并证明$ \ mathcal {u} _ \ sigma $正确计算不一致程度$ \ mathcal {\ overline {h}} _ \ sigma $成员。 $ \ Mathcal {Ur} _ \ \ Sigma $之前未提出，并以人为人的方式制定，这会让其理解，正式证明和未来延伸到非人类决议。 {\ em第三}，我们证明计算$ \ mathcal {\ overline {h}} _ \ sigma $成员的不一致程度是多项式时间。虽然可能存在于可能存在的逻辑中的贸易课程，但所有这些都是字符串，因此，$ \ mathcal {\ overline {h}} _ \ sigma $ of to是可能的主要推理中的第一个特征的多项式非锁友类。
translated by 谷歌翻译
我们回答以下问题，哪些结合性查询以多种方式上的许多正和负面示例以及如何有效地构建此类示例的特征。结果，我们为一类连接的查询获得了一种新的有效的精确学习算法。我们的贡献的核心是两种新的多项式时间算法，用于在有限结构的同态晶格中构建前沿。我们还讨论了模式映射和描述逻辑概念的独特特征性和可学习性的影响。
translated by 谷歌翻译
形状约束语言（SHACL）是通过验证图表上的某些形状来验证RDF数据的最新W3C推荐语言。先前的工作主要集中在验证问题上，并且仅针对SHACL的简化版本研究了对设计和优化目的至关重要的可满足性和遏制的标准决策问题。此外，SHACL规范不能定义递归定义的约束的语义，这导致文献中提出了几种替代性递归语义。尚未研究这些不同语义与重要决策问题之间的相互作用。在本文中，我们通过向新的一阶语言（称为SCL）的翻译提供了对SHACL的不同特征的全面研究，该语言精确地捕获了SHACL的语义。我们还提出了MSCL，这是SCL的二阶扩展，它使我们能够在单个形式的逻辑框架中定义SHACL的主要递归语义。在这种语言中，我们还提供了对过滤器约束的有效处理，这些滤镜经常在相关文献中被忽略。使用此逻辑，我们为不同的SHACL片段的可满足性和遏制决策问题提供了（联合）可决定性和复杂性结果的详细图。值得注意的是，我们证明这两个问题对于完整的语言都是不可避免的，但是即使面对递归，我们也提供了有趣的功能的可决定性组合。
translated by 谷歌翻译
该注释有三个目的：（i）我们提供了一个独立的说明，表明在可能的（PAC）模型中，连接性查询无法有效地学习，从而明确注意这一概念阶级缺乏这一概念的事实，多项式大小的拟合属性，在许多计算学习理论文献中被默认假设的属性；（ii）我们建立了强大的负PAC可学习性结果，该结果适用于许多限制类别的连接性查询（CQ），包括针对广泛的“无循环”概念的无孔CQ；（iii）我们证明CQ可以通过会员查询有效地学习PAC。
translated by 谷歌翻译
我们提出了一种使用绑架过程，在给定的答案集编程（ASP）规则集（ASP）规则集方面生成可能的查询证明，该过程仅根据输入规则自动构建了陈腐的空间。给定一组（可能是空的）用户提供的事实，我们的方法会渗透到需要查询的任何其他事实，然后输出这些额外的事实，而无需用户需要明确指定所有占有无误的空间。我们还提出了一种方法，以生成与查询的理由图相对应的一组定向边缘。此外，通过不同形式的隐式术语替换，我们的方法可以考虑用户提供的事实并适当修改绑架解决方案。过去的绑架工作主要基于目标定向方法。但是，这些方法可能导致并非真正声明的求解器。关于实现绑架的绑架者，例如Clingo ASP求解器，做出的工作要少得多。我们描述了可以直接在Clingo中运行的新型ASP程序，以产生绑架解决方案和定向边缘集，而无需修改基础求解引擎。
translated by 谷歌翻译
大多数-AT是确定联合正常形式（CNF）中输入$ N $的最低价公式的问题至少为2 ^ {n-1} $令人满意的作业。在对概率规划和推论复杂性的各种AI社区中，广泛研究了多数饱和问题。虽然大多数饱满为期40多年来，但自然变体的复杂性保持开放：大多数 - $ k $ SAT，其中输入CNF公式仅限于最多$ k $的子句宽度。我们证明，每辆$ k $，大多数 - $ k $ sat是在p的。事实上，对于任何正整数$ k $和ratic $ \ rho \ in（0,1）$ in（0,1）$与有界分比者，我们给出了算法这可以确定给定的$ k $ -cnf是否至少有$ \ rho \ cdot 2 ^ n $令人满意的分配，在确定性线性时间（而先前的最着名的算法在指数时间中运行）。我们的算法对计算复杂性和推理的复杂性具有有趣的积极影响，显着降低了相关问题的已知复杂性，例如E-Maj-$ K $ Sat和Maj-Maj- $ K $ Sat。在我们的方法中，通过提取在$ k $ -cnf的相应设置系统中发现的向日葵，可以通过提取向日葵来解决阈值计数问题的有效方法。我们还表明，大多数 - $ k $ sat的易腐烂性有些脆弱。对于密切相关的gtmajority-sat问题（我们询问给定公式是否超过2 ^ {n-1} $满足分配），这已知是pp-cleanting的，我们表明gtmajority-$ k $ sat在p for $ k \ le 3 $，但为$ k \ geq 4 $完成np-cleante。这些结果是违反直觉的，因为这些问题的“自然”分类将是PP完整性，因为GTMAJority的复杂性存在显着差异 - $ k $ SAT和MOSTION- $ K $ SAT为所有$ k \ ge 4 $。
translated by 谷歌翻译
我们根据描述逻辑ALC和ALCI介绍并研究了本体论介导的查询的几个近似概念。我们的近似值有两种：我们可以（1）用一种以易访问的本体语言为例，例如ELI或某些TGD，以及（2）用可拖动类的一个替换数据库，例如其treewidth的数据库，由常数界定。我们确定所得近似值的计算复杂性和相对完整性。（几乎）所有这些都将数据复杂性从Conp-Complete降低到Ptime，在某些情况下甚至是固定参数可拖动和线性时间。虽然种类（1）的近似也降低了综合复杂性，但这种近似（2）往往并非如此。在某些情况下，联合复杂性甚至会增加。
translated by 谷歌翻译
域特异性启发式方法是有效解决组合问题的必不可少的技术。当前将特定于域的启发式方法与答案集编程（ASP）集成的方法在处理基于部分分配的非单调指定的启发式方法时，这是不令人满意的。例如，在挑选尚未放入垃圾箱中的物品时，这种启发式方法经常发生。因此，我们介绍了ASP中域特异性启发式方法声明性规范的新颖语法和语义。我们的方法支持启发式陈述，依赖于解决过程中所维持的部分任务，这是不可能的。我们在Alpha中提供了一种实现，该实现使Alpha成为第一个支持声明指定的域特定启发式方法的懒惰的ASP系统。使用两个实际的示例域来证明我们的提议的好处。此外，我们使用我们的方法用A*实施知情}，该搜索首次在ASP中解决。 A*应用于两个进一步的搜索问题。实验证实，结合懒惰的ASP解决方案和我们的新型启发式方法对于解决工业大小的问题至关重要。
translated by 谷歌翻译
近年来，人们对布尔功能的重新兴趣在解释可解释的AI（XAI）领域的二元分类器方面产生了兴趣。布尔函数的标准方法是命题逻辑。我们提出了一种ceteris paribus性质的模态语言，该语言支持有关二进制输入分类器及其属性的推理。我们研究一个分类器模型家庭，将其作为有关语言基础性的两个证明系统，并显示出我们的Axiomatics的完整性。此外，我们证明，我们模态语言的可满足性检查问题在无限变化的情况下是nexptime-complete，而在有限变量的情况下它变为多项式。在无限变化的情况下，我们还确定了我们语言的有趣的NP片段。我们利用语言来形式化反事实的条件以及各种解释概念，包括绑架，对比和反事实解释以及偏见。最后，我们介绍了我们的语言的两个扩展：通过分配的概念使分类器变化和认知扩展，可以表示分类器对实际输入的不确定性。
translated by 谷歌翻译
模态逻辑的语言能够在Kripke帧上表达一阶条件。 Henrik Sahlqvist的经典结果确定了一类重要的模态公式，可以以有效的算法方式找到一阶条件（或Sahlqvist通讯）的一阶条件（或Sahlqvist通讯）。最近的作品已成功将这种经典结果扩展到更复杂的模态语言。在本文中，我们追求类似的行并为线性时间逻辑（LTL）开发SAHLQVIST式通讯定理，该定理是用于时间规范的最广泛使用的正式语言之一。 LTL使用专用的临时操作员下一个X和直到U扩展了基本模态逻辑的语法。结果，具有一阶通讯器的公式类别的复杂性也相应增加。在本文中，我们确定了使用模态运算符F，G，X和U构建的一类重要的LTL SAHLQVIST公式。本文的主要结果是证明LTL SAHLQVIST公式对框架条件的对应关系，这些条件在一阶语言中可定义。
translated by 谷歌翻译
归纳逻辑编程是一种机器学习，其中从示例中了解了哪些逻辑程序。该学习通常相对于作为逻辑程序提供的一些背景知识发生。本文介绍了底部预处理，一种在ILP系统上生成初始约束的方法必须考虑。底部预处理将思想应用于逆征集到现代ILP系统。逆存在是一种有影响力的早期ILP方法，促进了progol。本文还提供$ \ Bot $ -popper，这是现代ILP系统Popper的底部预处理的实施。实验显示，底部预处理可以降低ILP系统的难题的学习时间。当问题中的背景知识量大时，这种减少可能是特别重要的。
translated by 谷歌翻译
我们从答案集编程的民间传说中占据了一个想法，即选择，完整性约束以及限制规则格式足以回答集编程。我们在这里的逻辑的背景下详细说明了这个想法的基础，并展示了如何通过定义从扩展的逻辑原则派生。然后，我们提供了一种AUSTERE形式的逻辑程序，可以用作类似于古典逻辑中的联合常规表的逻辑程序的正常形态。最后，我们采取关键的想法，并为ASP初学者提出建模方法，并说明如何使用它。
translated by 谷歌翻译
在科学和工程领域中，搜索优化问题是很多。长期以来，人工智能为搜索算法和旨在解决和建模搜索优化问题的宣言编程语言的发展做出了贡献。自动推理和知识表示是AI的子场，这些子场尤其归属这些发展。许多受欢迎的自动推理范式为用户提供支持优化语句的语言：MAXSAT或答案集编程，仅举几例。这些范式的语言以及它们在计算解决方案上表达质量条件的方式差异很大。在这里，我们提出了一个所谓权重系统的统一框架，该框架消除了范式之间的句法区别，并使我们能够看到范式提供的优化语句之间的基本相似之处和差异。这种统一的前景在自动推理和知识表示的优化和模块化研究中具有重要的简化和解释潜力，从而为弥合不同的形式主义和开发翻译求解器提供了技术手段。在逻辑编程（TPLP）的理论和实践中考虑的考虑因素。
translated by 谷歌翻译
我们在依赖型理论的建设性设定中研究有限一级可靠性（FSAT）。采用统计性和可解锁性的合成账户，我们根据非逻辑符号的一阶签名提供FSAT的全部分类。一方面，我们的发展侧重于Trakhtenbrot的定理，一旦签名包含至少二进制关系符号，就陈述FSAT是不可行的。我们的证据通过从后对应问题开始的许多减少链进行。另一方面，我们为Monadic一阶逻辑建立了FSAT的可解锁性，即签名仅包含大多数Unary函数和关系符号，以及FSAT对于任意令人令人令人享有的签名的统计性。为了展示Trakthenbrot的定理，我们继续减少链条，从FSAT减少到分离逻辑。我们所有的结果都是在越来越多的综合性不可剥离性证据的框架内机械化。
translated by 谷歌翻译