Learning MDL logic programs from noisy data

Learning MDL logic programs from noisy data

Many inductive logic programming approaches struggle to learn programs from noisy data. To overcome this limitation, we introduce an approach that learns minimal description length programs from noisy data, including recursive programs. Our experiments on several domains, including drug design, game...

Detaylı Bibliyografya
Asıl Yazarlar:	Hocquette, C, Niskanen, A, Järvisalo, M, Cropper, A
Materyal Türü:	Conference item
Dil:	English
Baskı/Yayın Bilgisi:	Association for the Advancement of Artificial Intelligence 2024

Benzer Materyaller

Learning big logical rules by joining small rules
Yazar:: Hocquette, C, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2024)

Learning logic programs by combining programs
Yazar:: Cropper, A, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2023)

Learning logic programs by discovering where not to search
Yazar:: Cropper, A, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2023)

Learning logic programs by discovering higher-order abstractions
Yazar:: Hocquette, C, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2024)

Learning programs with magic values
Yazar:: Hocquette, MEJ, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2023)

The MDL Programming Language
Yazar:: Galley, S.W., ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2023)

The MDL Programming Environment
Yazar:: Lebling, P. David
Baskı/Yayın Bilgisi: (2023)

The MDL Programming Language Primer
Yazar:: Dornbrook, Michael, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2023)

Learning efficient logic programs
Yazar:: Cropper, A, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2018)

Relational program synthesis with numerical reasoning
Yazar:: Hocquette, C, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2023)

Learning logic programs by explaining their failures
Yazar:: Morel, R, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2023)

Learning logic programs through divide, constrain, and conquer
Yazar:: Cropper, A
Baskı/Yayın Bilgisi: (2022)

Learning higher-order logic programs
Yazar:: Cropper, A, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2019)

Typed meta-interpretive learning of logic programs
Yazar:: Ong, C, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2019)

Learning higher-order logic programs through abstraction and invention
Yazar:: Cropper, A, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2016)

A Dynamic Debugging System for MDL
Yazar:: Berez, Joel M.
Baskı/Yayın Bilgisi: (2023)

Program Synthesis over Noisy Data
Yazar:: Handa, Shivam
Baskı/Yayın Bilgisi: (2023)

Inductive logic programming at 30: a new introduction
Yazar:: Cropper, A, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2022)

Inductive logic programming at 30
Yazar:: Cropper, A, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2021)

Learning programs by learning from failures
Yazar:: Cropper, A, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2021)

SCAN: Learning speaker identity from noisy sensor data
Yazar:: Lu, C, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2017)

A device-independent graphics manager for MDL
Yazar:: Lim, Poh Chuan
Baskı/Yayın Bilgisi: (2016)

Inductive program synthesis over noisy data
Yazar:: Handa, S, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2021)

Learning efficient logical robot strategies involving composable objects
Yazar:: Cropper, A, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2015)

Model Description Language (MDL): A Standard for Modeling and Simulation
Yazar:: Smith, MK, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2017)

Autonomous learning of speaker identity and WiFi geofence from noisy sensor data
Yazar:: Lu, C, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2019)

Code parameter estimation from noisy data : TPC
Yazar:: Swaminathan, Ramabadran, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2020)

Noisy Data and Impulse Response Estimation
Yazar:: Beheshti, Soosan, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2012)

Correlated uncertainty for learning dense correspondences from noisy labels
Yazar:: Neverova, N, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2019)

Learning deep visual object models from noisy web data: How to make it work
Yazar:: Massouh, N, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2017)

Inferring the eigenvalues of covariance matrices from limited, noisy data
Yazar:: Everson, R, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2000)

Frequency estimation from noisy signals based on deep learning
Yazar:: Tay, Audrey Bao Yi
Baskı/Yayın Bilgisi: (2023)

MDL intelligence distillation: exploring strategies for safe access to superintelligent problem-solving capabilities
Yazar:: Drexler, KE
Baskı/Yayın Bilgisi: (2015)

The noisy duopolist
Yazar:: Spector, David M.
Baskı/Yayın Bilgisi: (2011)

A Constrained Optimization based Extreme Learning Machine for noisy data regression
Yazar:: Wong, S.Y., ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2016)

Neural networks optimally trained with noisy data.
Yazar:: Wong, K, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (1993)

Probabilistic Video Prediction From Noisy Data With a Posterior Confidence
Yazar:: Wang, Yunbo, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2021)

Estimating the variance parameter from noisy high frequency financial data
Yazar:: Zhou, Bin
Baskı/Yayın Bilgisi: (2009)

Mathematical principles of remote sensing : making inferences from noisy data /
Yazar:: 246229 Milman, Andrew S
Baskı/Yayın Bilgisi: (1999)

ANTAGONIST EFFECT OF MDL-73005EF ON POSTSYNAPTIC 5-HT1A RECEPTORS IN THE RAT
Yazar:: Gartside, S, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (1990)