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关于近似推理的难度。 (英语) Zbl 1506.68143号

总结:许多人工智能问题在形式化后,会减少到评估命题表达式为真的概率。在本文中,我们证明了这个问题在计算上是棘手的,即使在令人惊讶的有限情况下,即使我们满足于这个概率的近似值。
我们考虑了近似推理中使用的各种方法,如计算置信度和贝叶斯置信网络,以及使用近似来避免计算困难的推理技术,如约束满足和知识编译,并将其简化为命题域上的模型计算问题。
我们证明,即使对于Horn公式和单调公式,即使在子句的大小和变量的出现次数极其有限的情况下,计算命题语言的满意赋值也是困难的。这应该与演绎推理的情况形成对比,在演绎推理中,Horn理论和带有二进制子句的理论通过线性时间可满足性算法的存在性进行区分。更令人惊讶的是,正如我们所展示的,即使是接近满意赋值的数量(即“近似”近似推理),对于大多数这些受限理论来说也是难以解决的。
我们还确定了一些命题公式的限制类,对于这些类,可以给出计算满足赋值的有效算法。

理学硕士:

68T27型 人工智能中的逻辑
2017年第68季度 问题的计算难度(下限、完备性、近似难度等)
68兰特 可满足性的计算方面
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全文: 内政部

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