基于解释的学习在搜索控制中的应用：加速学习与Prolog-EBG

"该资源是关于认知智能时代中知识图谱实践案例的速读版，主要探讨了基于解释的学习在搜索控制中的应用，特别是在解决复杂搜索程序加速问题上的实例。文章提到了Prolog-EBG算法的局限性，强调了在对弈游戏如棋类中学习搜索控制知识的重要性。" 在机器学习的范畴内，基于解释的学习是一种策略，它通过学习过程改进系统的性能，尤其是针对复杂搜索问题的解决。文章以11.4章节为例，讲解了如何运用这种学习方法来优化搜索控制知识。在搜索控制问题中，系统需要在可能的状态集合S、合法操作集合O以及目的谓词G的框架下，寻找一系列操作来从初始状态si转换到满足目标条件的最终状态sf。 学习控制搜索的问题通常涉及到定义目标概念，这与问题求解器的内部结构密切相关。比如在规划系统中，目标概念可能是关于子目标解决顺序的规则。文中提及的Prodigy系统是一个领域无关的规划器，它接受状态空间和操作集合定义的问题，通过分解子目的来解决问题。Minton(1988)展示了如何将基于解释的学习整合到Prodigy中，通过定义一系列控制决策的目标概念，如“子目标A应在子目标B之前解决的状态集合”。 以 Prodigy 在简单物体堆叠问题中的应用为例，它学习到的规则可以是：如果待解决的子目标包括On(x,y)和On(y,z)，则应先解决On(y,z)。这样的规则有助于优化搜索路径，避免无效的操作，从而提高搜索效率。 本书《搜索控制知识的基于解释的学习-认知智能时代：知识图谱实践案例集（速读版）》不仅深入浅出地介绍了机器学习的核心算法和理论，而且结合实际应用，为读者提供了理论与实践的平衡视角。它适合各层次的学习者，从大学生到专业研究人员，都能从中受益。书中还提供了相关的算法实现和数据，以便读者更直观地理解机器学习在实际问题中的应用。 这个资源涵盖了机器学习的基础知识，特别是基于解释的学习在解决搜索控制问题上的应用，结合具体案例——Prodigy系统，揭示了如何通过学习改进复杂搜索程序的性能。同时，它还强调了理论与实践相结合的重要性，为读者提供了丰富的学习资源。