×
法布里西奥·里古齐；埃琳娜·贝洛迪；里卡多·泽斯；朱塞佩·科塔；伊芙琳娜·拉姆

分布语义下概率逻辑规划提升推理方法综述。 （英语） Zbl 1400.68226号

国际J近似推理 80, 313-333 (2017).
摘要：提升推理的目的是通过对个体总体的推理来回答统计关系模型中的查询，而不是单独考虑每个个体。自最初提议以来D.普尔在[“一阶概率推断”，载于：第18届国际人工智能联合会议论文集，IJCAI'03。加利福尼亚州旧金山：Morgan Kaufmann Publishers Inc.985–991（2003）]，通过提升不同的算法或使用涉及不同类型模型的近似，包括parfactor图和Markov Logic Networks，出现了许多提升推理技术。最近，提升推理被应用于分布语义下的概率逻辑编程（PLP），提出了诸如（mathrm{LP}^2）和加权一阶模型计数（WFOMC）等建议。此外，处理聚合参数的技术可以直接应用于PLP。本文对这些方法进行了综述，并对五种模型进行了实验比较。结果表明，WFOMC优于其他方法，能够利用更多的对称性。

引用于10文件

MSC公司：

68层37 人工智能背景下的不确定性推理
68N17号 逻辑编程

关键词：

概率逻辑程序设计；提升推理；变量消除；分布语义；ProbLog（问题日志）；统计关系人工智能

软件：

ProbLog（问题日志）；棱镜
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{F.Riguzzi}等人，国际期刊近似推理80，313--333（2017；Zbl 1400.68226）
全文： 内政部

参考文献：

[1] （Getoor，L.；Taskar，B.，《统计关系学习导论》（2007），麻省理工学院出版社）·兹比尔1141.68054
[2] （De Raedt，L.；Frasconi，P.；Kersting，K.；Muggleton，S.，概率归纳逻辑编程——理论与应用，LNCS，第4911卷（2008），Springer）·Zbl 1132.68007号
[3] Poole，D.，一阶概率推断，（Gottlob，G.；Walsh，T.，第18届国际人工智能联合会议（2003），摩根考夫曼出版社），985-991
[4] de Salvo Braz，R。；埃米尔，E。；Roth，D.，《提升一阶概率推理》（Kaelbling，L.P.；Saffiotti，A.，第19届国际人工智能联合会议（2005），专业图书中心），1319-1325
[5] 米尔奇，B。；Zettlemoyer，L.S。；Kersting，K。；海姆斯，M。；Kaelbling，L.P.，用计数公式提升概率推理，（Fox，D.；Gomes，C.P.，第23届AAAI人工智能会议（2008），AAAI出版社），1062-1068
[6] Van den Broeck，G。；Taghipour，N。；Meert，W。；Davis，J。；Raedt，L.D.，通过一阶知识汇编提升概率推理，（Walsh，T.，第21届国际人工智能联合会议（2011），IJCAI/AAAI），2178-2185
[7] 戈麦斯，T。；Costa，V.S.，《Prolog因子语言的推理算法评估》，（Riguzzi，F.；Zelezní，F.，第22届国际归纳逻辑编程会议，第22次国际归纳逻辑程序设计会议，LNCS，第7842卷（2012），Springer），74-85·Zbl 1382.68192号
[8] Sato，T.，《具有分布语义的逻辑程序的统计学习方法》（Sterling，L.，第12届逻辑程序设计国际会议（1995），麻省理工学院出版社），715-729
[9] Poole，D.，概率角诱拐和贝叶斯网络，Artif。智力。，64, 1, 81-129 (1993) ·Zbl 0792.68176号
[10] 佐藤，T。；Kameya，Y.，PRISM:符号统计建模语言，（第十五届国际人工智能联合会议，第十五届人工智能国际联合会议，IJCAI 97（1997）），1330-1339
[11] Poole，D.，《不确定性下多个代理人建模的独立选择逻辑》，Artif。智力。，94, 7-56 (1997) ·Zbl 0902.03017号
[12] Vennekens，J。；Verbaeten，S。；Bruynooghe，M.，带注释析取的逻辑程序，（Demoen，B.；Lifschitz，V.，第20届逻辑编程国际会议。第20届逻辑编程国际会议，LNCS，第3131卷（2004），施普林格），195-209·兹比尔1104.68391
[13] De Raedt，L。；Kimmig，A。；Toivonen，H.，ProbLog:概率Prolog及其在链路发现中的应用，（Veloso，M.M.，第20届国际人工智能联合会议，第7卷（2007年），AAAI出版社），2462-2467
[14] 费伦斯，D。；den Broeck，G.V。；伦肯斯，J。；Shterionov，D.S。；Gutmann，B。；Thon，I。；詹森，G。；De Raedt，L.，《使用加权布尔公式的概率逻辑程序中的推理和学习》，理论与实践。日志。程序。，15, 3, 358-401 (2015) ·Zbl 1379.68062号
[15] De Raedt，L。；Kimmig，A.，概率（逻辑）编程概念，马赫。学习。，100, 1, 5-47 (2015) ·Zbl 1346.68050号
[16] Kimmig，A。；米哈尔科娃，L。；Getoor，L.，《提升图形模型：调查》，马赫。学习。，99, 1, 1-45 (2015) ·Zbl 1320.62016年
[17] 贝洛迪，E。；Lamma，E。；Riguzzi，F。；科斯塔，V.S。；Zese，R.，概率逻辑规划的提升变量消除，理论与实践。日志。程序。，14, 4-5, 681-695 (2014) ·Zbl 1309.68027号
[18] Van den Broeck，G。；Meert，W。；Darwiche，A.，加权一阶模型计数的Skolemization，（Baral，C.；Giacomo，G.D.；Eiter，T.，第十四届知识表示与推理原则国际会议（2014），AAAI出版社），111-120
[19] Kisynski，J。；Poole，D.，定向一阶概率模型中的提升聚合，（Boutiler，C.，第24届国际人工智能联合会议（2009）），1922-1929年
[20] Riguzzi，F.，带函数符号的普通程序的分布语义，国际期刊近似推理。，77, 1-19 (2016) ·Zbl 1385.68022号
[21] Taghipour，N。；费伦斯，D。；Davis，J。；Blockeel，H.，《提升变量消除：从约束语言中解耦操作符》，J.Artif。智力。研究，47，393-439（2013）·Zbl 1272.68397号
[22] Kisynski，J。；Poole，D.，提升概率推理中的约束处理，（Bilmes，J.；Ng，A.Y.，第25届人工智能不确定性会议（2009），AUAI出版社），293-302
[23] Zhang，N.L。；Poole，D.，《贝叶斯网络计算的简单方法》（第十届加拿大人工智能会议（1994）），171-178
[24] Zhang，N.L。；Poole，D.L.，《利用贝叶斯网络推理中的因果独立性》，J.Artif。智力。第5301-328号决议（1996年）·Zbl 0900.68384号
[25] Meert，W。；斯特鲁伊夫，J。；Blockeel，H.，《利用贝叶斯网络学习技术学习CP逻辑理论》，Fundam。通知。，89, 1, 131-160 (2008) ·兹比尔1155.68493
[26] Van den Broeck，G.，关于提升概率推理的一阶知识汇编的完整性，（Shawe Taylor，J.；Zemel，R.S.；Bartlett，P.L.；Pereira，F.C.N.；Weinberger，K.Q.，第25届神经信息处理系统年会（2011）），1386-1394
[27] Van den Broeck，G.，《提升统计关系模型中的推理和学习》（2013），鲁汶大学，博士论文，博士论文
[28] 戈盖特，V。；Domingos，P.M.，概率定理证明，（Cozman，F.G.；Pfeffer，A.，第27届人工智能不确定性会议（2011），AUAI出版社），256-265
[29] Clark，K.L.，作为失败的否定，（逻辑和数据库（1977）），293-322
[30] Fages，F.，Clark完备与稳定模型存在性的一致性，方法逻辑计算。科学。，1, 1, 51-60 (1994)
[31] Janhunen，T.，用子句表示正常程序，（de Mántaras，R.L.；Saitta，L.，第16届欧洲人工智能会议，包括著名的智能系统申请人（2004），IOS出版社），358-362
[32] Darwiche，A.，《分解信仰网络的逻辑方法》，（Fensel，D.；Giunchiglia，F.；McGuinness，D.L.；Williams，M.，第八届国际原则与知识表示与推理会议（2002），Morgan Kaufmann），409-420
[33] 查维拉，M。；Darwiche，A.，《通过加权模型计数进行概率推断》，Artif。智力。，172, 6-7, 772-799 (2008) ·Zbl 1182.68297号
[34] Poole，D.，《独立选择逻辑及其超越》，（De Raedt，L.；Frasconi，P.；Kersting，K.；Muggleton，S.，《概率归纳逻辑编程》，LNCS，第4911卷（2008），Springer），222-243·Zbl 1137.68596号
[35] Jaeger，M。；Van den Broeck，G.，概率推理的提升能力：上限和下限，（第二届统计关系人工智能国际研讨会（2012）），1-8
[36] Gordon，D.M.，《快速指数方法的调查》，J.Algorithms，27，1，129-146（1998）·Zbl 0915.11064号
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。