دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: [1 ed.] نویسندگان: Joshua B. Tenenbaum (auth.), Filip Železný, Nada Lavrač (eds.) سری: Lecture Notes in Computer Science 5194 : Lecture Notes in Artificial Intelligence ISBN (شابک) : 3540859276, 9783540859277 ناشر: Springer-Verlag Berlin Heidelberg سال نشر: 2008 تعداد صفحات: 358 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 4 Mb
در صورت تبدیل فایل کتاب Inductive Logic Programming: 18th International Conference, ILP 2008 Prague, Czech Republic, September 10-12, 2008 Proceedings به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب برنامه نویسی منطق استقرایی: هجدهمین کنفرانس بین المللی، ILP 2008 پراگ، جمهوری چک، 10-12 سپتامبر 2008 مجموعه مقالات نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
این کتاب مجموعه مقالات داوری هجدهمین کنفرانس بینالمللی برنامهنویسی منطق استقرایی، ILP 2008، در پراگ، جمهوری چک، در سپتامبر 2008 برگزار شد. دو دور بررسی و بهبود از 46 ارسال اولیه. همه موضوعات جاری در برنامه نویسی منطق استقرایی، از مسائل نظری و روش شناختی تا کاربردهای پیشرفته، پوشش داده شده است. این مقالات نتایج اصلی را در چارچوب نمایش منطق مرتبه اول ارائه میکنند، چارچوبهای القایی منطق جدید را بررسی میکنند، و همچنین به حوزههای جدیدی مانند یادگیری رابطهای آماری، استخراج نمودار، یا وب معنایی میپردازند.
This book constitutes the refereed proceedings of the 18th International Conference on Inductive Logic Programming, ILP 2008, held in Prague, Czech Republic, in September 2008. The 20 revised full papers presented together with the abstracts of 5 invited lectures were carefully reviewed and selected during two rounds of reviewing and improvement from 46 initial submissions. All current topics in inductive logic programming are covered, ranging from theoretical and methodological issues to advanced applications. The papers present original results in the first-order logic representation framework, explore novel logic induction frameworks, and address also new areas such as statistical relational learning, graph mining, or the semantic Web.
Front Matter....Pages -
Building Theories of the World: Human and Machine Learning Perspectives....Pages 1-1
SRL without Tears: An ILP Perspective....Pages 2-2
Semantic Web Meets ILP: Unconsumated Love, or No Love Lost?....Pages 3-3
Learning Expressive Models of Gene Regulation....Pages 4-4
Information Overload and FP7 Funding Opportunities in 2009-10....Pages 5-5
A Model to Study Phase Transition and Plateaus in Relational Learning....Pages 6-23
Top-Down Induction of Relational Model Trees in Multi-instance Learning....Pages 24-41
Challenges in Relational Learning for Real-Time Systems Applications....Pages 42-58
Discriminative Structure Learning of Markov Logic Networks....Pages 59-76
An Experiment in Robot Discovery with ILP....Pages 77-90
Using the Bottom Clause and Mode Declarations on FOL Theory Revision from Examples....Pages 91-106
DL-FOIL Concept Learning in Description Logics....Pages 107-121
Feature Discovery with Type Extension Trees....Pages 122-139
Feature Construction Using Theory-Guided Sampling and Randomised Search....Pages 140-157
Foundations of Onto-Relational Learning....Pages 158-175
L-Modified ILP Evaluation Functions for Positive-Only Biological Grammar Learning....Pages 176-191
Logical Hierarchical Hidden Markov Models for Modeling User Activities....Pages 192-209
Learning with Kernels in Description Logics....Pages 210-225
Querying and Merging Heterogeneous Data by Approximate Joins on Higher-Order Terms....Pages 226-243
A Comparison between Two Statistical Relational Models....Pages 244-260
Brave Induction....Pages 261-278
A Statistical Approach to Incremental Induction of First-Order Hierarchical Knowledge Bases....Pages 279-296
A Note on Refinement Operators for IE-Based ILP Systems....Pages 297-314
Learning Aggregate Functions with Neural Networks Using a Cascade-Correlation Approach....Pages 315-329
Learning Block-Preserving Outerplanar Graph Patterns and Its Application to Data Mining....Pages 330-347
Back Matter....Pages -