81、知识学习与概率模型学习的深度解析

知识学习与概率模型学习的深度解析

1. 先验知识在学习中的作用

先验知识在学习过程中起着至关重要的作用，它能够助力学习主体从新的经验中汲取知识。先验知识的运用构建了一种累积学习的模式，随着学习主体获取更多知识，其学习能力也会不断提升。

先验知识主要通过以下两种方式帮助学习：
- 消除不一致假设 ：排除那些与已知信息不符的假设，缩小假设空间。
- 补充示例解释 ：为示例提供更完整的解释，从而能够形成更简洁的假设。这通常能使学习主体用更少的示例实现更快的学习。

理解先验知识在逻辑层面的不同作用，有助于定义多种学习技术，以下是几种常见的学习方法：
|学习方法|描述|
| ---- | ---- |
|基于解释的学习（EBL）|从单个示例中提取通用规则，通过解释示例并对解释进行泛化，将第一性原理知识转化为实用、高效的特定领域专业知识。|
|基于相关性的学习（RBL）|利用以确定性形式存在的先验知识来识别相关属性，从而缩小假设空间，加快学习速度，还允许从单个示例进行演绎泛化。|
|基于知识的归纳学习（KBIL）|借助背景知识找到能够解释一组观察结果的归纳假设。|
|归纳逻辑编程（ILP）|对以一阶逻辑表达的知识执行KBIL，能够学习基于属性的系统无法表达的关系知识。ILP可以采用自上而下细化通用规则的方法，也可以采用自下而上反转演绎过程的方法，并且能够自然地生成新的谓词，用于表达简洁的新理论，有望成为通用的科学理论形成系统。|

下面是这些学习方法的关系流程图：