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基于广义分布语义的概率约束逻辑程序设计语言。 (英语) Zbl 1346.68054

摘要:概率逻辑结合了逻辑的表达能力和对不确定性进行推理的能力。过去人们提出了几种概率逻辑语言,每种语言都有自己的特点。研究了一类基于Sato分布语义的概率逻辑,它扩展了二元随机变量概率分布的逻辑规划,保证了概率分布的唯一性。然而,在许多应用中,二进制随机变量是不够的,需要任意范围的随机变量,例如实数。我们通过为一种新的概率约束逻辑编程语言开发一种通用的分布语义来解决这个问题。为了进行精确推理,我们以不精确概率为出发点,即我们处理的是一组概率分布,而不是单一的概率分布。结果表明,给定任何连续分布,事件的条件概率可以任意逼近真实概率。此外,针对这一设置,一个推理算法是加权模型计数的推广,利用SMT求解器。我们证明了推理与精确概率推理具有相似的复杂性,不同于大多数非精确方法,后者的推理更为复杂。实验证明,我们的算法能够利用局部结构,如确定性,从而进一步降低了计算复杂度。

理学硕士:

68N17 逻辑程序设计
68T37型 人工智能背景下的不确定性推理
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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)·Zbl 1141.68054
[2] 金米格,A。;Costa,F.,代谢网络中的连接和节点预测与概率逻辑,(双社会知识发现,(2012),Springer),407-426
[3] 摩尔多瓦,B。;莫雷诺,P。;范奥特罗,M。;桑托斯维克托,J。;De Raedt,L.,学习机器人在多目标操作任务中的关系启示模型,(2012年IEEE国际机器人与自动化会议,ICRA,(2012年),IEEE),4373-4378
[4] 米歇尔,S。;维利科娃,M。;霍默索姆,A。;Lucas,P.J.,《安全与安保任务中不确定性推理的决策支持模型》,(2013年IEEE系统、人与控制论国际会议,SMC,(2013年),IEEE),663-668
[5] Sato,T.,具有分布语义的逻辑程序的统计学习方法,(ICLP,(1995)),715-729
[6] 雷德特,法学博士。;金米格,A。;Toivonen,H.,Problog:概率prolog及其在链路发现中的应用(第20届国际人工智能联席会议论文集,(2007),AAAI出版社),2468-2473
[7] 佐藤。;Kameya,Y.,PRISM:符号统计建模语言,(第15届国际人工智能联合会议论文集,(1997)),1330-1335
[8] Poole,D.,《独立选择逻辑及其超越》,(De Raedt,L.;Frasconi,P.;Kersting,K.;Muggleton,S.,《概率归纳逻辑程序设计》(2008),Springer Verlag Berlin,Heidelberg),222-243·Zbl 1137.68596
[9] 韦内肯斯,J。;Denecker,M。;Bruynooghe,M.,CP逻辑:因果概率事件的语言及其与逻辑程序的关系,理论与实践。日志。程序。,9245-308,(2009年)·Zbl 1179.68025
[10] Pearl,J.,《智能系统中的概率推理:似然推理网络》(1988),摩根考夫曼
[11] 理查森,M。;Domingos,P.,马尔科夫逻辑网络,马赫。学习。,62,1-2,107-136,(2006年)
[12] 王,J。;Domingos,P.,《混合马尔可夫逻辑网络》,《第23届全国人工智能会议论文集》,第2卷,AAAI'08,(2008),AAAI出版社,1106-1111
[13] 古特曼,B。;杰格,M。;De Raedt,L.,用连续分布扩展problog,(Frasconi,P.;Lisi,F.A.,第20届归纳逻辑编程国际会议论文集,ILP-10,意大利费伦泽,(2010年))·Zbl 1329.68057
[14] 古特曼,B。;托恩,I。;金米格,A。;布鲁努赫,M。;《概率规划中逻辑推理的魔力》,理论实践。日志。程序。,11663-680,(2011年)·Zbl 1222.68060
[15] 贾法尔,J。;Lassez,J.,约束逻辑编程,(第14届ACM SIGACT-SIGPLAN编程语言原理研讨会论文集),(1987),ACM),111-119
[16] Nilsson,N.,概率逻辑,人工制品。内尔。,28,1,71-87,(1986年)·Zbl 0589.03007
[17] 米歇尔,S。;霍默索姆,A。;卢卡斯,P.J.F。;维利科娃,M。;Koopman,P.W.M.,一种新的概率约束逻辑推理(Rossi,F.,IJCAI,IJCAI/AAAI,(2013年))
[18] 查维拉,M。;Darwiche,A.,《加权模型计数概率推断》,人工制品。内尔。,1726,6-772-799,(2008年)·Zbl 1182.68297
[19] 菲伦斯,D。;范登布罗克,G。;托恩,I。;古特曼,B。;De Raedt,L.,使用加权CNF的概率逻辑程序推理,(Gagliardi Cozman,F.;Pfeffer,A.,第27届人工智能不确定性会议论文集,UAI,2011年7月14-17日,西班牙巴塞罗那,(2011年)),211-220
[20] 活页夹,J。;科勒,D。;罗素,S。;金泽,K。;Smyth,P.,带隐藏变量的自适应概率网络,马赫。学习。,213-244,(1997年)·邮政编码:0892.68079
[21] 瓦尔迪兹,R。;尹,P。;刘,T。;Khoury,M.,《美国人群中糖尿病的家族史和患病率国家健康和营养检查调查的6年结果》(1999-2004),糖尿病护理,30,10,2517-2522,(2007)
[22] 《逻辑程序设计基础》(1987),施普林格·Zbl 0668.68004
[23] Gädel,E.,传递闭包逻辑(计算机科学逻辑:第五次研讨会,CSL'91,第626卷,(1992年),Springer),149-163·Zbl 0783.03012
[24] Apt,K.R。;布莱尔,H.A。;Walker,A.,走向陈述性知识理论(1986),IBM TJ Watson研究中心
[25] 范盖德,A。;罗斯,K.A。;《通用逻辑程序的良好基础语义》,J.ACM,38,3619-649,(1991)·Zbl 0799.68045
[26] 盖尔方德,M。;《逻辑编程的稳定模型语义》(ICLP/SLP,第88卷,(1988)),1070-1080
[27] 科尔莫戈洛夫,A.N.,概率论基础,(1960)·Zbl 0074.12202
[28] Walley,P.,走向不精确概率的统一理论,国际期刊,近似理性。,24,22125-148,(2000年)·Zbl 1007.28015
[29] 李维,《知识的企业》(1980)
[30] Neveu,J.,《概率演算的数学基础》(1965年),旧金山霍尔登日·Zbl 0137.11301号
[31] 佐藤。;Kameya,Y.,prism在基于逻辑的概率建模中的新进展,(概率归纳逻辑程序设计,(2008),Springer),118-155·Zbl 1137.68617号
[32] 魏氏伯格,K。;Augustin,T.,《条件区间概率两个概念的共生关系》(ISIPTA,第3卷,(2003)),608-629
[33] Papadimitriou,C.H.,《整数规划的复杂性》,J.ACM,28,4765-768,(1981)·Zbl 0468.68050
[34] 达文波特,J.H。;海因茨,J.,《实量词消去是双指数的》,J.Symb。计算机。,5,1,29-35,(1988年)·Zbl 0663.03015
[35] 《逻辑程序设计中的约束满足》(1989),麻省理工学院出版社
[36] 贾法尔,J。;米查洛夫S。;斯塔基,P.J。;Yap,R.H.C.,CLP(R)语言和系统,ACM Trans。程序。语言系统。,14,339-395,(1992年)
[37] 贾法尔,J。;马厄,M.J。;英国万豪酒店。;《约束逻辑程序的语义》,J.Funct。逻辑程序。,37,1-3,1-46,(1998年)·Zbl 0920.68068
[38] Janhunen,T.,用条款代表正常程序,(ECAI,第16卷,(2004)),358
[39] 曼塔德利斯。;Janssens,G.,概率设置专用表,(ICLP(技术通信),(2010)),124-133·Zbl 1237.68190号
[40] 普尔,D。;张,N.L.,在概率推理中利用语境独立性。因特尔。第18263-313号决议(2003年)·Zbl 1056.68144
[41] Darwiche,A.,递归条件处理,人工智能。内尔。,126,1,5-41,(2001年)·Zbl 0969.68150
[42] 詹森,F。;Anderson,S.,《基于知识系统的贝叶斯信念宇宙中的近似值》,(第六届人工智能不确定性年会论文集,UAI-90,(1990年),俄勒冈州奥艾出版社,科尔瓦利斯,162-169
[43] 布瓦利埃,C。;弗里德曼,N。;戈德斯米德,M。;Koller,D.,《贝叶斯网络中的上下文特定独立性》,《第十二届人工智能不确定性国际会议论文集》(1996年),摩根考夫曼出版社,115-123页
[44] 巴亚多,R.J。;裴厚石,J.D.,《使用连接元件计算模型》,(AAAI/IAAI,(2000)),157-162
[45] 桑,T。;比姆,P。;Kautz,H.,《快速精确模型计数的启发式算法》,(满意度测试的理论与应用,(2005),Springer),226-240·Zbl 1128.68481
[46] 德穆拉,L。;Bjørner,N.,Z3:一个有效的SMT解算器,(软件理论与实践论文集,第14届系统构建与分析工具与算法国际会议,TACAS'08/ETAPS'08,(2008),斯普林格-维拉格柏林,海德堡),337-340
[47] 杜特尔特,B。;Moura,L.D.,yices SMT解算器(2006),计算机科学实验室,SRI国际,技术代表。
[48] 德坎普斯公司。;Cozman,F.G.,《贝叶斯和credal网络的推理复杂性》,(IJCAI,第5卷,(2005)),1313-1318
[49] 唐尼,P.J。;塞提,R。;Tarjan,R.E.,常见子表达式问题的变化,J.ACM,27,4,758-771,(1980)·Zbl 0458.68026
[50] Karmarkar,N.,线性规划的新多项式时间算法,(第十六届ACM计算理论研讨会论文集,(1984),ACM),302-311·Zbl 0557.90065
[51] Matiyasevich,Y.V.,递归可枚举谓词的丢番图表示法(Fenstad,J.,第二届斯堪的纳维亚逻辑研讨会,(1971年),北荷兰出版公司),171-177·Zbl 0235.02039
[52] Bodlaender,H.L.,通过treewidth的导游,(1992年),技术报告RUU-CS 92·Zbl 0804.68101
[53] 萨默,M。;Szeider,S.,命题模型计数算法,J.离散算法,8,1,50-64,(2010)·Zbl 1214.05166号
[54] Diestel,R.,图论,研究生。数学课文。,第173卷,(2005年),柏林斯普林格·维拉格·Zbl 1074.05001号
[55] 阿恩堡,S。;科内尔,D.G。;Proskurowski,A.,在ak树中寻找嵌入的复杂性,暹罗J.Algebr。离散方法,8,2,277-284,(1987)·Zbl 0611.05022
[56] Bodlaender,H.L.,寻找小树分解的线性时间算法,(第二十五届计算理论学术研讨会论文集),226-234·Zbl 1310.05194
[57] 桑,T。;比姆,P。;Kautz,H.,《用加权模型计数求解贝叶斯网络》,《第二十届全国人工智能会议论文集》,AAAI-05,第1卷,(2005年)),475-482
[58] 菲伦斯,D。;范登布罗克,G。;伦肯,J。;施特里奥诺夫,D。;古特曼,B。;托恩,I。;詹森,G。;De Raedt,L.,使用加权布尔公式在概率逻辑程序中的推理和学习,理论实践。日志。程序。,1-44,(2014),第一视图
[59] Darwiche,A.,《将CNF编译成可分解的否定范式的新进展》,(ECAI论文集,(2004),Citeseer),328-332
[60] 缪斯,C。;麦克莱思公司。;贝克,J.C。;许恩英,DSHARP:利用sharpsat快速编译d-DNNF,(加拿大人工智能会议,(2012年))
[61] Laskey,K.,MEBN:一阶贝叶斯知识库语言,人工制品。内尔。,172,2-3,140-178,(2008年)·Zbl 1182.68288号
[62] 麦卡伦,A。;舒尔茨,K。;Singh,S.,Factorie:通过强制定义因子图进行概率规划,(神经信息处理系统进展,(2009)),1249-1257
[63] Pfeffer,A.,Figaro:一种面向对象的概率编程语言(2009),Charles River Analytics,第137页
[64] 古德曼,N。;曼辛卡,V。;罗伊,D。;博纳维茨,K。;Tenenbaum,J.,Church:生成模型的语言,(第24届人工智能不确定性会议论文集,UAI 2008,(2008)),220-229
〔65〕 米尔奇,B。;马蒂,B。;罗素,S.J。;桑塔格,D。;翁,D.L。;Kolobov,A.,博客:未知对象的概率模型,(第十九届国际人工智能联合会议论文集,IJCAI-052005年7月30日至8月5日,英国苏格兰爱丁堡,(2005年)),1352-1359
[66] Lauritzen,S.L.,混合图形关联模型中概率、平均值和方差的传播,J.Am。Stat.Assoc.,874201098-1108,(1992年)·Zbl 0850.62094
[67] Cozman,F.G.,Credal networks,人工制品公司。内尔。,1202199-233,(2000年)·Zbl 0945.68163
[68] Ng,R。;《概率逻辑程序设计》,计算机基础。,101,2150-201,(1992年)·Zbl 0781.68038
〔69〕 米歇尔,S。;霍默索姆,A。;卢卡斯,P.J.F。;Velikova,M.,不精确概率喇叭条款逻辑(ECAI 2014:第21届欧洲人工智能会议,包括著名的智能系统应用,PAIS 2014,2014年8月18-22日,捷克布拉格,(2014年)),621-626·Zbl 1366.68292号
[70] 多明戈斯,P。;角,S。;洛德,D。;潘,H。;理查森,M。;Singla,P.,马尔可夫逻辑,(概率归纳逻辑程序设计,(2008)),92-117·Zbl 1137.68531
[71] 科斯塔,旁白。;第页,D。;卡齐,M。;库森,J.,CLP(BN):概率知识的约束逻辑规划,(第十九届人工智能不确定性会议论文集,(2002年),摩根考夫曼出版社,517-524
[72] 科斯塔,旁白。;Paes,A.,《PRISM与\(\operatorname{CLP}(\mathcal{BN})之间的关系》,(国际统计关系学习研讨会论文集,SRL-2009,(2009年))
[73] Angelopoulos,N.,Clp(pdf(y)):逻辑程序设计中概率推理的约束,(Rossi,F.,约束编程原理与实践2003,Lect.Notes Comput.Sci.,卷2833,(2003),斯普林格-柏林,海德堡),784-788
[74] Reizler,S.,概率约束逻辑程序设计(1998),德国图宾根大学博士论文
[75] 佐藤。;石垣,M。;Inoue,K.,基于约束的统计诱因概率建模,Mach。学习。,83,2241-264,(2011年)·Zbl 1237.62006
[76] 范德嘎格,L.,概率区间及其更新,(1990),乌得勒支大学计算机科学系,技术报告
[77] 科兹曼,F.G。;德坎普斯公司。;Ide,J.S。;da Rocha,J.C.F.,与不精确和定性概率评估相关的命题和关系贝叶斯网络,(第20届人工智能不确定性会议论文集,(2004),AUAI出版社),104-111
[78] 伊斯兰文学硕士。;罗摩克里希南,C.R。;Ramakrishnan,I.V.,具有连续随机变量的概率逻辑程序的推理,理论实践。日志。程序。,2012年第12期,第4-5期,第505-523页·Zbl 1260.68063
[79] 兰塞斯,H。;尼尔森,医学博士。;Salmerón,A.,《截断基函数的混合》,国际期刊,近似原因。,5322212-227,(2012年)·Zbl 1242.68333
[80] 桑纳,S。;Abbasnejad,E.,离散和连续图形模型的符号变量消除(AAAI,(2012年))
[81] Dechter,R.,《概率和确定性图形模型的推理:精确算法》,综合。选择。人工制品。因特尔。机器。学习。,7,3,1-191,(2013年)
[82] 墨菲,K.P。;韦斯,Y。;Jordan,M.I.,用于近似推理的循环信念传播:实证研究,(第十五届人工智能不确定性会议论文集,(1999年),摩根考夫曼出版社,467-475
[83] 耶迪迪亚,J.S。;弗里曼,W.T。;Weiss,Y.,构造自由能近似和广义信念传播算法,IEEE Trans。《基础理论》,51,7,2282-2312,(2005)·Zbl 1283.94023
[84] 南卡罗来纳州塔提康达。;Jordan,M.I.,Loopy信念传播和Gibbs度量,(第十八届人工智能不确定性会议论文集,(2002年),摩根考夫曼出版社,493-500
[85] 穆伊,J.M。;Kappen,H.J.,循环信念传播收敛的充分条件,(第21届人工智能不确定性会议论文集,2005年7月26日至29日,苏格兰爱丁堡,(2005年)),396-403
[86] 逻辑程序设计,诱因与概率,新一代。计算机。,11,3-4,377-400,(1993年)·Zbl 0788.68025
[87] 伦肯,J。;金米格,A。;范登布罗克,G。;De Raedt,L.,概率逻辑的基于解释的近似加权模型计数,(第28届AAAI人工智能会议论文集,(2014年))
[88] Kullback,S。;Leibler,R.A.,《信息与充分性》,安。数学。Stat.,22,1,79-86,(1951年)·Zbl 0042.38403
[89] 阿罗拉,新南威尔士州。;de Salvo Braz,右。;萨迪斯,E.B。;Russell,S.J.,开放宇宙随机语言中的Gibbs抽样(第二十六届人工智能不确定性会议论文集,UAI 2010,2010年7月8日至11日,美国加利福尼亚州卡塔琳娜岛,(2010年)),第30-39页
[90] 尼蒂,D。;Laet,T.D。;Raedt,L.D.,混合关系域的粒子过滤器(2013 IEEE/RSJ智能机器人和系统国际会议,2013年11月3日至7日,日本东京,(2013年)),2764-2771
[91] 霍夫曼医学博士。;Gelman,A.,《不掉头取样器:在哈密顿蒙特卡罗中自适应设置路径长度》,J.Mach。学习。第15、1593-1623号决议(2014年)·Zbl 1319.60150
[92] 李,L。;拉姆桑达,B。;Russell,S.,确定性约束的动态标度抽样(第十六届国际人工智能与统计会议论文集(2013)),397-405
[93] Propp,J.G。;Wilson,D.B.,耦合马尔可夫链的精确抽样及其在统计力学中的应用,随机结构。算法,9,1-2,223-252,(1996)·Zbl 0859.60067
[94] 布鲁克斯,S。;盖尔曼,A。;琼斯,G。;孟,X.-L。,《马尔可夫链蒙特卡罗手册》(2011年),CRC出版社·Zbl 1218.65001
[95] Kersting,K.,提升概率推断,(ECAI,(2012年)),33-38
[96] 崔,J。;阿米尔,E。;Hill,D.J.,关系连续模型的提升推理(UAI,第10卷,(2010)),126-134
[97] 亨德里克斯,T。;van de Laar,P.,Metis:公共安全的可靠合作系统,Proc。计算机。科学。,16542-551,(2013年)
[98] 维利科娃,M。;诺瓦克,P。;Huijbrechts,B。;拉尔胡斯,J。;霍克斯马,J。;Michels,S.,海洋态势感知综合可重构系统(ECAI 2014:第21届欧洲人工智能会议,包括著名的智能系统应用,PAIS 2014,2014年8月18-22日,捷克布拉格,(2014年)),1197-1202
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