Розв’язання логічних задач на основі машинного навчання

У статті запропоновано спосіб розв’язання логічних задач‑головоломок на основі машинного навчання. Спосіб розраховано на попередню формалізацію задач у вигляді опису властивостей та відношень між ними. Оскільки кожна властивість має множину можливих значень, розв’язання задачі методами перебору має...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2019
Hauptverfasser: Шаповалова, Світлана Ігорівна, Бараніченко, Олексій Миколайович
Format: Artikel
Sprache:Ukrainian
Veröffentlicht: Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University 2019
Online Zugang:http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/184523
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences

Institution

Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences
Beschreibung
Zusammenfassung:У статті запропоновано спосіб розв’язання логічних задач‑головоломок на основі машинного навчання. Спосіб розраховано на попередню формалізацію задач у вигляді опису властивостей та відношень між ними. Оскільки кожна властивість має множину можливих значень, розв’язання задачі методами перебору має комбінаторну складність. При великій кількості властивостей та їх значень час розв’язання стрімко зростає.В останні роки окремим напрямом досліджень з машинного навчання стало розв’язання логічних задач такого типу. Однак існуючі рішення цього напряму мають ряд недоліків, насамперед вони не завжди гарантують коректне розв’язання.У роботі представлено спеціальну мережу зв’язків для навчання розв’язанню логічних задач, а також їх формалізацію для представлення цій мережі. Мережа містить обчислювальні вузли, які відображають відношення між властивостями, та вузли вхідних шарів, які задають значення цих відношень.© С. І. Шаповалова, О. М. Бараніченко, 2019Розв’язання кожної задачі відбувається шляхом автоматичного створення мережі зв’язків з її подальшим навчанням до отримання розв’язку. Приведено геометричну інтерпретацію n‑мірної мережі зв’язків та її (n – 1)-мірних шарів. Наведено формалізацію представлення навчальної вибірки та алгоритм навчання. Представлено механізм розв’язання логічних комбінаторних задач.Наведено приклади задач, які є традиційними тестами в системах логічного програмування та продукційних (експертних) системах, а також задач з ресурсу bAbI таких класів: two supporting facts, two arguments relations, positional reasoning.Експериментально доведено ефективність запропонованого способу.Визначено перспективи подальших досліджень, які по­в’язані зі створенням лексико-синтаксичного аналізатора для автоматичного представлення властивостей, їх значень та відношень між ними.Запропонований спосіб є універсальним і не залежить від характеристик поточної задачі, таких як кількості властивостей та їх значень.