要約
「概念的な」多優先セマンティクスの下での典型性を備えた記述ロジックの加重知識ベースは、多層パーセプトロンの論理的解釈を提供します。
このコンテキストでは、Answer Set Programming (ASP) は、問題の複雑さの $\Pi^p_2$ 上限を提供することで、有限多値のケースで実行可能な推論に対処するのに適していることが示されていますが、正確な値は不明のままです。
複雑であり、概念実証の実装のみを提供します。
このホワイト ペーパーでは、$P^{NP[log]}$ 完全性の結果と、大きな検索スペースを持つ重み付けされた知識ベースを処理する新しい ASP エンコーディングを提供することで、不足を補っています。
要約(オリジナル)
Weighted knowledge bases for description logics with typicality under a ‘concept-wise” multi-preferential semantics provide a logical interpretation of MultiLayer Perceptrons. In this context, Answer Set Programming (ASP) has been shown to be suitable for addressing defeasible reasoning in the finitely many-valued case, providing a $\Pi^p_2$ upper bound on the complexity of the problem, nonetheless leaving unknown the exact complexity and only providing a proof-of-concept implementation. This paper fulfils the lack by providing a $P^{NP[log]}$-completeness result and new ASP encodings that deal with weighted knowledge bases with large search spaces.
arxiv情報
| 著者 | Mario Alviano,Laura Giordano,Daniele Theseider Dupré |
| 発行日 | 2023-03-08 12:08:53+00:00 |
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