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Tesis Doctoral
Operadores de generalización para el aprendizaje clausal
dc.contributor.advisor | Alonso Jiménez, José Antonio | es |
dc.contributor.advisor | Borrego Díaz, Joaquín | es |
dc.creator | Gutiérrez Naranjo, Miguel Ángel | es |
dc.date.accessioned | 2014-11-27T11:59:13Z | |
dc.date.available | 2014-11-27T11:59:13Z | |
dc.date.issued | 2002 | es |
dc.identifier.citation | Gutiérrez Naranjo, M.Á. (2002). Operadores de generalización para el aprendizaje clausal. (Tesis Doctoral Inédita). Universidad de Sevilla, Sevilla. | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11441/15646 | |
dc.description.abstract | "En esta memoria hemos estudiado los procesos de generalización, el paso de lo particular a lo general, cuando la información está expresada en lenguaje clausal. Para ello hemos definido unos operadores adaptados a los distintos órdenes de generalidad. Ha sido necesar ... io compaginar adecuadamente los distintos niveles en los que se produce la generalización: términos, literales, cláusulas y programas. La solución propuesta se apoya en la utilización de conjuntos de posiciones, conjuntos de literales y conjuntos de cláusulas, es decir, los operadores actúan sin necesidad de considerar órdenes sobre los literales de una cláusula o entre las cláusulas de un programa.Las principales aportaciones realizadas en esta memoria han sido:1.- La definición de una nueva familia de operadores, los Operadores Clausales, con la propiedad de ser operadores universales, esto es, que dadas dos cláusulas cualesquiera C1 y C2 podemos alcanzar C2 desde C1 mediante la sucesiva aplicación de estos operadores.2.- La definición de los Operadores de Aprendizaje para la Subsunción (OAS). Estos operadores son un subconjunto del conjunto de Operadores Clausales y su principal propiedad es que representan una caracterización mediante operadores de la relación de subsunción entre cláusulas, esto es, dadas dos cláusulas cualesquiera C1 y C2, se verifica que C1 subsume a C2 si y sólo si podemos obtener C1 a partir de C2 mediante la aplicación de una cadena de OAS.3.- La definición de una quasi-métrica sobre el conjunto de cláusulas que permite cuantificar la proximidad entre cláusulas basada en la relación de subsunción.4.- Un algoritmo para calcular dicha quasi-métrica.5.- Una fórmula para una rápida estimación de esta quasi-métrica que permite reducir costes computacionales.6.- La definición de operadores de generalización para el orden de derivación por resolución: Los Operadores de Inversión Sesgados (OIS). Una apropiada combinación de estos operadores junto con los Operadores de Aprendizaje para Subsunción nos permiten generalizar una cláusula D para obtener la cláusula C cuando C = D.7.- La definición de los Operadores de Generalización Minimales (OGM). Estos representan las unidades mínimas de generalización clausal de manera que si C y D son cláusulas y están relacionadas por alguna de las tres relaciones estudiadas: Subsunción, derivación o consecuencia, entonces podemos obtener C a partir de D mediante una combinación apropiada de OGM. 8.- La definición de operadores de generalización adaptados a la subsunción entre programas: los OAS compuestos. Estos operadores son extensiones a programas de los Operadores de Aprendizaje para la Subsunción (OAS) y de manera análoga a como ocurría con los OAS, también representan una caracterización de la relación de subsunción entre programas.9.- La definición de una métrica débil (una pseudo-quasi-distnacia) para cuantificar la proximidad entre programas basada en estos operadores.10.- Un método de cálculo de esta distancia débil.11.- La definición de un orden de aprendizaje entre programas definidos mediante sus menores modelos de Herbrand.12.- La relación entre el operador de consecuencia de Kowlski, el aprendizaje clausal, la relación de subsunción y los operadores que hemos definido para programas (OAS compuestos).13.- Diversos resultados relacionados con cadenas infinitas de cláusulas y programas.14. Una cota para el diámetro del conjunto de cláusulas por la relación de subsunción.Nuestro objetivo es profundizar en los procesos de generalización asociados a todo proceso de aprendizaje y en cómo podemos sistematizar ese paso de lo particular a lo general cuando el aprendizaje se realiza sobre lenguaje clausal.El objetivo de esta memoria es el estudio de los procesos de generalización, el paso de lo particular a lo general." -- Resumen del autor | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 España | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.subject | Programación lógica | es |
dc.subject | Aprendizaje automático | es |
dc.subject | Lógica simbólica y matemática | es |
dc.title | Operadores de generalización para el aprendizaje clausal | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | es |
dcterms.identifier | https://ror.org/03yxnpp24 | |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.contributor.affiliation | Universidad de Sevilla. Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial | es |
idus.format.extent | 250 p. | es |
dc.identifier.idus | https://idus.us.es/xmlui/handle/11441/15646 |
Ficheros | Tamaño | Formato | Ver | Descripción |
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C_043-388.pdf | 9.011Mb | [PDF] | Ver/ | |