基于解释学习
人工智能 -课程简介+课程大纲模板
人工智能-课程简介+课程大纲模板(总7页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--《人工智能理论与应用》课程简介课程编号：A0940111课程名称：人工智能理论与应用学分/学时：3/48先修课程：《数据结构》、《离散数学》和《高级程序设计语言》适用专业：计算机科学与技术课程性质：限选考核方式：考查考核形式：大作业、实验评估建议教材：人工智能教程，王士同主编，电子工业出版社，2006年2月第2版内容简介：（200字以内）（黑体五号）1、人工智能研究的发展和基本原则：人工智能的研究和应用；人工智能研究的发展；人工智能研究的成果；人工智能研究的基本原则；存在的问题和发展前景2、一般图搜索：回溯策略、图搜索策略、无信息搜索过程、启发式图搜索过程、搜索算法讨论。
3、与或图搜索问题：与或图的搜索、与或图的启发式搜索算法AO*、博弈树的搜索。
4、谓词逻辑与归结原理：命题逻辑、谓词逻辑基础、谓词逻辑归结原理、HERBRAND定理。
5、知识表示：知识、知识表示、知识观、产生式表示方法、语义网络表示、框架表示以及其他表示方法。
6、不确定性推理方法：不确定性推理的基本问题、贝叶斯网络、主观贝叶斯方法、确定性方法、证据理论。
7、机器学习：机器学习概论、实例学习、基于解释的学习、决策树学习、神经网络学习、知识发现与数据挖掘。
8、高级搜索：基本概念、局部搜索算法、模拟退火算法、遗传算法等。
人工智能理论与应用Artificial Intelligence Theory and Application 课程编号：A0940111学分：3学时：48 学时（讲课学时：32 实验学时：16）先修课程：《数据结构》、《离散数学》和《高级程序设计语言》适用专业：计算机科学与技术建议教材：人工智能教程，王士同主编，电子工业出版社，2006年2月第2版主要参考书：（1）高等学校规划教材:人工智能原理及其应用电子工业出版社王万森 2012（2）人工智能及其应用(第4版) 蔡自兴、徐光佑清华大学出版社 2010开课学院：计算机科学与工程学院修订日期：2015年4月一、课程说明（黑体五号）人工智能是一门综合性前沿学科，是计算机学科的重要分支。
基于解释结构模型的大学生课堂学习绩效影响因素分析
ｌ ｌ ｌ
学 习者特 征 包括 学 习者学 习风 格 、学 习动 机 、工作 记忆 、专 业 认 可度 等 ；环境 特 征 为学 校 的 资
源设置 、班级氛围、学习者所处的社会文化环境等。通过对这三类影响因素中具体包含因素进
行 统计 ，列 出一个候 选 因素 表 ，然 后组 建一个 Ｉ Ｓ Ｍ 小组 ， 由大学 任课 教师 和在 校 大 学生组 成 ，
一
个 新视 角 。学 习和 绩 效本 来是 两个 不 同的概 念 ，如果 能把 学 习和 绩效 结合 起 来 ，则会 产 生更
好 的价 值 ，随着 现 在知 识更 新 速度 的 日益 加快 和竞 争 的加 剧 ，社会 越 来越 重视 对 人才 的培 养 ， 大 学生 作为 人才 的重 点培养 群 体 ，知 识层 次和 创新 能力 较 高 ，他们 的发展 直接 影 响着 社 会 的进 步 ，而 课堂 作 为培 养大 学生 的主要 阵 地 ，如何 提 高大 学生 课 堂学 习绩 效对 于 大学 生 的 自身发 展 和社 会 的进 步 都有 着深 远 的影 响 。为 了更好 的 了解 影 响大 学生 课堂 学 习绩 效 的 因素 的 内部关 联 结构 ，笔者 采用 解释 结构 模型 法 （ 简称 Ｉ Ｓ Ｍ ）对 大 学生课 堂 学 习绩效 的影 响 因素进 行分 析和 研 究 ，尝 试建 立影 响 因素 的关系 模型 ，并据此 提 出一些 改 进大 学生 课堂 学 习绩效 的措 施 。
引言
绩效 （ Ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｎ ｃ ｅ ）的起源 可 以追 溯到 １ ９ ４ ９年 的 Ｒ ｙ ｌ ｅ定 义 ，他把 绩效 定义 为 “ 成就 、行
为 的效益 ” ，绩 效主要 应用 于培 训 领域 ，用 来检 验培 训之 后 的结 果与预 期 效果之 间的差 异 ，后经
人工智能复习题(答案)
一：单选题1. 人工智能的目的是让机器能够（D），以实现某些脑力劳动的机械化。
A. 具有完全的智能B. 和人脑一样考虑问题C. 完全代替人D. 模拟、延伸和扩展人的智能2. 下列关于人工智能的叙述不正确的有（C）。
A. 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。
B. 人工智能是科学技术发展的趋势。
C. 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。
D. 人工智能有力地促进了社会的发展。
3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（C）不是它要实现的目标。
A. 理解别人讲的话。
B. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。
C. 欣赏音乐。
D. 机器翻译。
4. 下列不是知识表示法的是（A）。
A. 计算机表示法B. 谓词表示法C. 框架表示法D. 产生式规则表示法5. 关于“与/或”图表示知识的叙述，错误的有（D）。
A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理。
B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与结点”和“或结点”。
C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。
D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。
6. 一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是（D）。
A. VJB. C#C. FoxproD. LISP7. 专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处理的过程是（C）的过程。
A. 思考B. 回溯C. 推理D. 递归8. 确定性知识是指（A）知识。
A. 可以精确表示的B. 正确的C. 在大学中学到的知识D. 能够解决问题的9. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（B）。
A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论C. 不精确推理过程是运用不确定的知识D. 不精确推理过程最终推出不确定性的结论10. 我国学者吴文俊院士在人工智能的（A）领域作出了贡献。
机器学习文献阅读
文献阅读报告————机器学习 （1）机器学习的定义机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
机器学习的核心是学习。
学习是系统中的任何改进，这种改进使得系统在重复同样的工作或进行类似的工作时，能完成得更好。
机器学习就是要使计算机能模拟人的学习行为，自动地通过学习获取知识和技能，不断改善性能，实现自我完善。
（2）机器学习的研究内容如何使机器通过识别和利用现有知识来获取新知识和新技能。
作为人工智能的一个重要的研究领域，机器学习的研究工作主要围绕学习机理、学习方法、面向任务这三个基本方面的研究。
（3）学习系统为了使计算机系统具有某种程度的学习能力，使它能通过学习增长知识，改善性能，提高智能水平，需要为它建立相应的学习系统。
一个学习系统一般应该由环境、学习、知识库、执行与评价四个基本部分组成。
（4）机器学习的分类基于学习策略的分类，依从简单到复杂，从少到多的次序分为以下六种基本类型：1）机械学习(Rote learning)学习者无需任何推理或其它的知识转换，直接吸取环境所提供的信息。
如塞缪尔的跳棋程序，纽厄尔和西蒙的LT系统。
这类学习系统主要考虑的是如何索引存贮的知识并加以利用。
系统的学习方法是直接通过事先编好、构造好的程序来学习，学习者不作任何工作，或者是通过直接接收既定的事实和数据进行学习，对输入信息不作任何的推理。
或Learning by being told) 2）示教学习(Learning from instruction学生从环境（教师或其它信息源如教科书等）获取信息，把知识转换成内部可使用的表示形式，并将新的知识和原有知识有机地结合为一体。
所以要求学生有一定程度的推理能力，但环境仍要做大量的工作。
什么是机器学习
机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演译。
机器学习是关于理解与研究学习的内在机制、建立能够通过学习自动提高自身水平的计算机程序的理论方法的学科。
近年来机器学习理论在诸多应用领域得到成功的应用与发展，已成为计算机科学的基础及热点之一。
采用机器学习方法的计算机程序被成功用于机器人下棋程序、语音识别、信用卡欺诈监测、自主车辆驾驶、智能机器人等应用领域，除此之外机器学习的理论方法还被用于大数据集的数据挖掘这一领域。
实际上，在任何有经验可以积累的地方，机器学习方法均可发挥作用。
学习能力是智能行为的一个非常重要的特征，但至今对学习的机理尚不清楚。
人们曾对机器学习给出各种定义。
H.A.Simon认为，学习是系统所作的适应性变化，使得系统在下一次完成同样或类似的任务时更为有效。
R.s.Michalski认为，学习是构造或修改对于所经历事物的表示。
从事专家系统研制的人们则认为学习是知识的获取。
这些观点各有侧重，第一种观点强调学习的外部行为效果，第二种则强调学习的内部过程，而第三种主要是从知识工程的实用性角度出发的。
机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。
一个不具有学习能力的智能系统难以称得上是一个真正的智能系统，但是以往的智能系统都普遍缺少学习的能力。
例如，它们遇到错误时不能自我校正；不会通过经验改善自身的性能；不会自动获取和发现所需要的知识。
它们的推理仅限于演绎而缺少归纳，因此至多只能够证明已存在事实、定理，而不能发现新的定理、定律和规则等。
随着人工智能的深入发展，这些局限性表现得愈加突出。
正是在这种情形下，机器学习逐渐成为人工智能研究的核心之一。
它的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。
人工智能复习题(答案)
一：单选题1. 人工智能的目的是让机器能够（D），以实现某些脑力劳动的机械化。
A. 具有完全的智能B. 和人脑一样考虑问题C. 完全代替人D. 模拟、延伸和扩展人的智能2. 下列关于人工智能的叙述不正确的有（C）。
A. 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。
B. 人工智能是科学技术发展的趋势。
C. 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。
D. 人工智能有力地促进了社会的发展。
3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（C）不是它要实现的目标。
A. 理解别人讲的话。
B. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。
C. 欣赏音乐。
D. 机器翻译。
4. 下列不是知识表示法的是（A）。
A. 计算机表示法B. 谓词表示法C. 框架表示法D. 产生式规则表示法5. 关于“与/或”图表示知识的叙述，错误的有（D）。
A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理。
B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与结点”和“或结点”。
C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。
D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。
6. 一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是（D）。
A. VJB. C#C. FoxproD. LISP7. 专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处理的过程是（C）的过程。
A. 思考B. 回溯C. 推理D. 递归8. 确定性知识是指（A）知识。
A. 可以精确表示的B. 正确的C. 在大学中学到的知识D. 能够解决问题的9. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（B）。
A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论C. 不精确推理过程是运用不确定的知识D. 不精确推理过程最终推出不确定性的结论10. 我国学者吴文俊院士在人工智能的（A）领域作出了贡献。
基于可解释机器学习和文本信息的财务舞弊识别研究
基于可解释机器学习和文本信息的财务舞弊识别研究目录一、内容概述 (2)1. 研究背景与意义 (3)2. 国内外研究现状综述 (4)3. 研究内容与方法 (6)二、理论基础 (7)1. 财务舞弊的概念界定 (9)2. 可解释机器学习理论基础 (9)3. 文本信息处理理论基础 (11)三、数据收集与预处理 (12)1. 数据来源与选取 (13)2. 数据预处理方法 (14)3. 特征提取与构建 (15)四、可解释机器学习模型构建 (16)1. 基于规则的模型构建 (17)2. 基于统计学习的模型构建 (18)3. 基于深度学习的模型构建 (19)五、文本信息处理与特征提取 (21)1. 文本数据预处理 (22)2. 语义分析与特征提取 (24)3. 情感分析与倾向性判断 (25)六、模型评估与优化 (26)1. 评估指标体系构建 (27)2. 模型性能评估方法 (28)3. 模型优化策略探讨 (30)七、案例分析 (31)1. 财务舞弊案例选取 (32)2. 基于可解释机器学习的财务舞弊识别 (34)3. 基于文本信息的财务舞弊识别 (35)八、研究结论与展望 (36)1. 研究结论总结 (37)2. 研究不足与局限性分析 (38)3. 对未来研究的展望 (39)一、内容概述随着金融市场的不断发展和创新，财务舞弊现象日益严重，给金融机构的稳定运行和市场秩序带来了极大的挑战。
传统的财务舞弊识别方法主要依赖于统计分析和专家经验，但这些方法存在一定的局限性，如对新型舞弊手段的识别能力较弱，易受数据噪声影响等。
研究一种既能有效识别财务舞弊行为，又能提供可解释性结果的机器学习方法具有重要意义。
本研究基于可解释机器学习技术，结合文本信息，旨在构建一种高效、准确的财务舞弊识别模型。
通过收集大量财务数据和相关文本信息，构建数据集；然后，采用特征选择和数据预处理方法对原始数据进行清洗和整理；接下来，利用可解释机器学习算法(如LIME、SHAP 等)对数据进行训练和预测；通过对训练好的模型进行评估和优化，提高财务舞弊识别的准确性和稳定性。
机器学习
归纳学习 示例学习
示例学习的解释方法 是指解释过程从具体示例形成一般性知识所采用的归纳推理方法。最常 用的解释方法有以下4种： (1) 把常量转换为变量 把示例中的常量换成变量而得到一个一般性的规则。 (2) 去掉条件 把示例中的某些无关的子条件舍去。 (3) 增加选择 在析取条件中增加一个新的析取项。常用的增加析取项的方法有前件析 取法和内部析取法两种 (4) 曲线拟合 对数值问题的归纳可采用最小二乘法进行曲线拟合
示例规则说明
说明：在上述前三种方法中，方法(1)是把常量转换为变量； 方法(2)是去掉合取项（约束条件）；方法(3)是增加析取 项。它们都是要扩大条件的适用范围。 从归纳速度上看，方法(1)的归纳速度快，但容易出错；方法 (2)归纳速度慢，但不容易出错。因此，在使用方法(1)时 应特别小心。例如, 对示例4、示例5及示例6，若使用方 法(1) ,则会归纳出如下的错误规则： 规则5：点数(c1, x)→脸(c1) （错误）
机器学习之 学习系统
学习系统的基本结构
机器学习之 主要策略
机器学习的发展极为迅速,应用亦日益广泛,有很多优秀 的学习算法,基本上可以分为基于符号学习和基于非符号学习 (连接学习) 。其中符号学习比较好的有机械式学习 指导式 机械式学习、指导式 机械式学习 学习、示例学习、类比学习、基于解释的学习 基于解释的学习。 学习 基于解释的学习
机器学习 机械学习
• 机械式学习又称死记式学习,这是一种最简单也是最原始、 最基本的学习策略。通过记忆和评价外部环境所提供的信 息达到学习的目的,学习系统要做的工作就是把经过评价 所获取的知识存储到知识库中,求解问题时就从知识库中 检索出相应的知识直接用来求解问题。 机械式学习过程可用模型示意如下: (1) 学习过程 (x1 , ⋯,xn) 计算 (y1 , ⋯,yp) 存储 [ (x1 , ⋯,xn) , (y1 , ⋯,yp) ] (2) 应用过程 (x1 , ⋯,xn)检索[ (x1 , ⋯,xn) , (y1 , ⋯,yp) ]输出(y1 , ⋯,yp)
机器学习入门介绍PPT课件
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7.4.1 归纳推理
3. 类比归纳
设： Aa1,a2, , Bb 1,b 2, 且 P a i Q b i i1 ,2 ,...
则当A与B中有新元素出现时（设 A 中的a’及B中的 b’ ）， 若已知 a’ 有属性，就可得出 b’ 有属性，即
1）学习机理: 对学习机制的研究，即人类获取知识、技能和 抽象概念的天赋能力。
2）学习方法：在生物学习机理进行简化的基础上，用计算的 方法进行再现。
3）学习系统：根据特定任务的要求，建立相应的学习系统。
6
7.1 机器学习的基本概念
7.1.1 学习 7.1.2 机器学习 7.1.3 机器学习系统 7.1.4 机器学习的发展 7.1.5 机器学习的分类
示例学习中，外部环境（教师）提供一组例子（正例和 反例），然后从这些特殊知识中归纳出适用于更大范围的 一般性知识，它将覆盖所有的正例并排除所有反例。
38
7.4.2 示例学习
1. 示例学习的学习模型
验证
示例空间
搜索
解释
形成知识
图7.7 示例学习的学习模型
知识库
39
7.4.2 示例学习
2. 形成知识的方法
P a Q b
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7.4.1 归纳推理
4. 逆推理归纳：由结论成立推出前提以某种置信度成立。
一般模式： （1）若 H 为真时，则H→ E必为真或以置信度 cf1成立。 （2）观察到 E 成立或以置信度cf2成立。 （3）则 H 以某种置信度 ( cf ) 成立。
用公式表示 ： H E
cf1
E
cf2
基于深度学习的图像分类模型的可解释性研究
基于深度学习的图像分类模型的可解释性研究一、引言近年来，深度学习在图像分类领域取得了巨大的进展。
然而，深度学习模型的黑盒特性限制了其在实际应用中的可解释性。
为了解决这一问题，学者们开始对深度学习模型的可解释性展开研究。
本文旨在探讨基于深度学习的图像分类模型的可解释性，并分析相关研究的方法和应用。
二、深度学习模型在图像分类中的应用深度学习模型在图像分类中的应用广泛，包括目标检测、人脸识别、车牌识别等。
这些深度学习模型通过学习大量数据的特征表示，可以准确地对图像进行分类。
然而，由于深度学习模型的复杂性，其决策过程往往难以解释，不易为人所理解。
三、深度学习模型的可解释性问题1. 黑盒特性深度学习模型通常被视为黑盒，无法解释其决策的过程和原因。
这使得人们很难理解模型是如何对不同类别的图像进行分类的。
2. 特征表示的难解释性深度学习模型通过学习数据的特征表示来进行分类。
然而，这些学习到的特征表示往往是高维度的，并且难以解释。
这导致人们无法理解模型是如何利用这些特征来进行分类的。
四、深度学习模型的可解释性研究方法为了提高深度学习模型的可解释性，学者们提出了一些研究方法。
1. 可视化方法可视化方法是最直观也是最常见的方法之一。
该方法通过可视化模型的中间层输出或特征图，来展示模型对不同类别的图像进行分类所依据的特征。
这种方法在解释模型的决策过程和原因方面起到了很大的作用。
2. 生成对抗网络（GAN）生成对抗网络是一种通过生成样本来分析模型的方法。
通过训练一个生成器和一个判别器，生成对抗网络可以生成和真实样本相似的图像。
通过分析生成器生成的样本，人们可以了解模型对不同类别的图像进行分类的原因。
3. 特征重要性分析特征重要性分析是一种通过评估不同特征对分类结果的影响程度，来解释模型的方法。
学者们通常使用神经网络的权重或梯度信息来评估特征的重要性，从而解释模型是如何利用这些特征进行分类的。
五、深度学习模型可解释性的应用深度学习模型的可解释性研究不仅在学术界受到广泛关注，也在实际应用中得到了应用。
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举例
已知事实： 已知事实： ①只要是需要室外 活动的课， 活动的课，郝亮都 喜欢。 喜欢。 ②所有的公共体育 课都是需要室外活 动的课。 动的课。 ③篮球是一门公共 体育课。 体育课。 求证： 求证：郝亮喜欢篮球课
定义谓词及常量： 定义谓词及常量： Outdoor(x) 表示x是需要室外 表示 是需要室外 活动的课 Like(x,y) 表示x喜欢 喜欢y 表示 喜欢 Sport(x) 表示x是一门公共 表示 是一门公共 体育课 Hao 表示郝亮 Ball 表示篮球
谓词公式表示： 谓词公式表示： ①Outdoor(x)→ Like(Hao,x) ②(∀ x)(Sport(x)→ Outdoor(x)) ③Sport(Ball)
求证： 求证：Like(Hao,Ball)
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基于解释学习的工作原理
工作原理
①构造解释结构
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基于解释学习的一般化描述框架
领域性 相关领域的事实和规则，在学习系统中 相关领域的事实和规则， 知识DT 知识 作为背景知识。 作为背景知识。 目标概 念TC
要学习的概念。 要学习的概念。
训练实 例TE
为学习系统提供的一个例子。 为学习系统提供的一个例子。
用于指导学习系统对用来描述目标的概念进 操作性 行取舍，使得通过学习产生的关于目标概念T 行取舍，使得通过学习产生的关于目标概念 准则OC 准则 的一般性描述成为可用的一般性知识。 的一般性描述成为可用的一般性知识。
本应该构造出一种解释的情况下构造出了多种解释 由于领域知识不健全， 由于领域知识不健全，已有知识尚不足以把不同的解释 区分开来所造成的。 区分开来所造成的。
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Safe-to-stack(obj1,obj2) 即： 1
构造解释结构
目标概念
将问题求解的每一步推理所用的算子汇集,构 将问题求解的每一步推理所用的算子汇集 构 成动作序列作为解释结构。 成动作序列作为解释结构。 采用自顶向下的方法对证明树的结构进行遍 历。
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※注意：在对解释结构一般化处理时，简单地把常量转为变 注意： 量的做法，可能会导致在某些特例下，所生成的规则无效。
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领域知识的完善性
如果领域知识不完善，可能产生以下两种弊端： 如果领域知识不完善，可能产生以下两种弊端：
构造不出解释
由于系统中缺少某些相关的知识或包含了一些相互矛盾 的知识所引起的。 的知识所引起的。
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举例
2
生成一般性的知识
操作性准则
将一般化的解释结构的所有叶子节点的合取作 为前件，略去解释结构的中间部件，就生成一 般化的产生式规则或称一般性的知识：
Volume(v1,v48)∧Density(v1,v49)∧X(v48,v49, ∧ ∧ v41)∧Isa(v2,Endtable)∧Smaller(v41,5)→Safe∧ ∧ to-stack(v1,v2)
领域知识
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变量化后的一般性解释结构
Safe-to-stack(v1,v2)
Lighter(v1,v2)
Weight(v2,5)
Weight(v1,v41)
Smaller(0.1，5) ，
Isa(v2,Endtable) Volume(v1, v48) Density(v1,v49) X(v48,v49,v41)
LOGOLeabharlann 基于解释学习的一般化描述框架
给定： 给定： 领域性知识DT 领域性知识 目标概念TC 目标概念 训练实例TE 训练实例 操作性准则OC 操作性准则 找出：满足 找出： OC关于TC OC关于 关于TC 的充分条件
自然演绎推理是指从一组已知为真的事 实出发， 实出发，直接运用命题逻辑或谓词逻辑 中的推理规则推理出结论的过程。 中的推理规则推理出结论的过程。
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基于解释的学习
什么是基于解释的学习呢？ 什么是基于解释的学习呢？P221
概念
基于解释学习方法运用相关的领域知识，对当 基于解释学习方法运用相关的领域知识， 前提供的单个问题求解实例进行分析， 前提供的单个问题求解实例进行分析，构造出 求解过程的因果解释结构， 求解过程的因果解释结构，并通过对该解释结 构一般化处理获取相应知识， 构一般化处理获取相应知识，以便用于指导以 后求解类似问题。 后求解类似问题。
Isa(obj2, Endtable)
训练实例
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举例
把一个物体放在另一个物体之上的安全性准则：
~Fragile(y)→Safe-to-stack(x,y) Lighter(x,y) → Safe-to-stack(x,y) Volume(p1,v1)∧Density(p1,d1)∧X(v1,d1,w1)→ ∧ ∧ Weight(p1,w1) Isa(p,Endtable) → Weight(p,5) Weight(p1,w1)∧Weight(p2,w2)∧Smaller(w1,w2)→ ∧ ∧ Lighter(p1,p2)
举例
描述obj1与obj2有下述事实：
On(obj1,obj2) Color(obj1,red) Color(obj2,blue) Volume(obj1,1) Density(obj1,0.1) :obj1放在 放在obj2上 上 放在 :obj2是一个 是一个Endtable 是一个 :obj2颜色是 颜色是blue 颜色是 :obj1的体积为 的体积为1 的体积为 :obj1的密度为 的密度为0.1 的密度为 :obj1颜色是 颜色是red 颜色是
这一步的任务是要 证明提供给系统的 实例为什么是满足 目标概念的一个实 例。
②一般化处理
这一步的任务是对 上一步得到的解释 结构一般化处理， 从而得到关于目标 概念的一般性知识 。
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举例
假设要学习的目标是“一个物体(obj1)可以安 “一个物体 可以安 全地放置在另一个物体(obj2)的上面”。 的上面” 全地放置在另一个物体 的上面
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6.7 基于解释的学习
计本0802班 班 计本 200808111100 黄樱
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基于解释学习
1 基于解释学习的概念 基于解释学习的一般化描述框架 基于解释学习的工作原理 领域知识的完善性
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回顾
什么是自然演绎推理？ 什么是自然演绎推理？（P94）