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解释学习是近年来出现的一种机器学习方法。它利用问题求解的示例， 依赖领域知识构造出求解过程的因果解释结构，并获取控制知识，为以后类 似问题求解提供指导。解释学习过程可分成两个步骤： 1．产生解释 输入实例后，系统首先对问题进行求解。一旦得到解，便证明了该目标 可满足，同时获得了证明的因果解释结构。构造解释结构通常有两种方式： 其一是将问题求解每一步推理所用的算子汇集，构成一个动作序列作为解释 结构；其二是自顶向下的遍历证明树结构。 2．对得到的解释结构和事例进行概括 概括通常采取的方法是将常量转换成变量，且去掉某些不重要的信息， 仅仅保留在求解时所必需的那些关键信息，经过一定的方式进行组合形成产 生式规则，从而获得概括性的控制知识。 |
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