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...
Збережено в:
| Дата: | 2019 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University
2019
|
| Онлайн доступ: | http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/184523 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences |
Репозитарії
Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences| id |
mcmtechkpnueduua-article-184523 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
mcmtechkpnueduua-article-1845232019-11-26T08:57:56Z Logical Puzzles Solving Based on Machine Learning Розв’язання логічних задач на основі машинного навчання Шаповалова, Світлана Ігорівна Бараніченко, Олексій Миколайович 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. Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University 2019-08-13 Article Article application/pdf http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/184523 10.32626/2308-5916.2019-20.121-130 Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences; 2019: Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences. Issue 20; 121-130 Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки ; 2019: Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки. Випуск 20; 121-130 2308-5916 10.32626/2308-5916.2019-20 uk http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/184523/184239 Авторське право (c) 2021 Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки |
| institution |
Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| format |
Article |
| author |
Шаповалова, Світлана Ігорівна Бараніченко, Олексій Миколайович |
| spellingShingle |
Шаповалова, Світлана Ігорівна Бараніченко, Олексій Миколайович Розв’язання логічних задач на основі машинного навчання |
| author_facet |
Шаповалова, Світлана Ігорівна Бараніченко, Олексій Миколайович |
| author_sort |
Шаповалова, Світлана Ігорівна |
| title |
Розв’язання логічних задач на основі машинного навчання |
| title_short |
Розв’язання логічних задач на основі машинного навчання |
| title_full |
Розв’язання логічних задач на основі машинного навчання |
| title_fullStr |
Розв’язання логічних задач на основі машинного навчання |
| title_full_unstemmed |
Розв’язання логічних задач на основі машинного навчання |
| title_sort |
розв’язання логічних задач на основі машинного навчання |
| title_alt |
Logical Puzzles Solving Based on Machine Learning |
| description |
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. |
| publisher |
Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University |
| publishDate |
2019 |
| url |
http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/184523 |
| work_keys_str_mv |
AT šapovalovasvítlanaígorívna logicalpuzzlessolvingbasedonmachinelearning AT baraníčenkooleksíjmikolajovič logicalpuzzlessolvingbasedonmachinelearning AT šapovalovasvítlanaígorívna rozvâzannâlogíčnihzadačnaosnovímašinnogonavčannâ AT baraníčenkooleksíjmikolajovič rozvâzannâlogíčnihzadačnaosnovímašinnogonavčannâ |
| first_indexed |
2024-04-08T14:59:13Z |
| last_indexed |
2024-04-08T14:59:13Z |
| _version_ |
1795779045789532160 |