Giso H.达尔。;Peter J.F.卢卡斯。 精确概率推理的加权正二元决策图。 (英语) Zbl 1419.68092号 国际J近似推理 90, 411-432 (2017). 摘要:最近关于加权模型计数的工作已经非常成功地应用于贝叶斯网络中的概率推理问题。概率分布被编码成布尔范式并编译成目标语言。这使得在条件概率之间表达的局部结构得到了更有效的表示。我们表明,通过利用在编码阶段丢失的知识,并将其纳入受可满足性模理论启发的编译器中,进一步改进是可能的。变量之间的约束被用作背景理论,它允许我们优化香农分解。我们提出了一种新的语言,称为加权正二元决策图,通过使用此分解变量来导出一个减小了尺寸的算术电路,从而降低了概率推理的成本。 引用于2文件 MSC公司: 68T20型 人工智能背景下的问题解决(启发式、搜索策略等) 68层37 人工智能背景下的不确定性推理 关键词:知识汇编;概率推理;加权模型计数;贝叶斯网络;二元决策图 软件:CUDD公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.H.Dal}和\textit{P.J.F.Lucas},《国际近似推理》90,411--432(2017;Zbl 1419.68092) 全文: 内政部 arXiv公司 参考文献: [1] Pearl,J.,《智能系统中的概率推理:可信推理网络》(1988) [2] 赫克曼,D。;Breese,J.,《使用贝叶斯网络进行概率评估和推理的因果独立性》,IEEE Trans。系统。人类网络。系统。,26, 826-831 (1996) [3] 布特利耶,C。;弗里德曼,N。;Goldszmidt,M。;Koller,D.,贝叶斯网络中的上下文特定独立性,(国际人工智能不确定性会议论文集(1996)),115-123 [4] Jensen,F。;Anderson,S.,基于知识的系统的贝叶斯信念宇宙中的近似 [5] 巴克斯,F。;Dalmao,S。;Pitassi,T.,《带缓存的DPLL:#SAT和贝叶斯推理的新算法》(计算复杂性电子学术讨论会论文集,第10卷(2003)) [6] 查维拉,M。;Darwiche,A.,《通过加权模型计数进行概率推断》,Artif。智力。,172, 772-799 (2008) ·兹比尔1182.68297 [7] Wachter,M。;Haenni,R.,《离散变量贝叶斯网络的逻辑编译》,(不确定性推理的符号和定量方法(2007)),536-547·Zbl 1148.68540号 [8] Burch,J.R。;克拉克,E.M。;McMillan,K.L。;Dill,D.L。;黄立杰,符号模型检验:(10^{20})状态及其超越,(第五届计算机科学逻辑研讨会论文集(1990)),428-439 [9] 沙赫特,R.D。;D'Ambrosio,B。;Del Favero,B.,《信念网络中的符号概率推理》(Proceedings of Advancement of Artificial Intelligence,vol.90(1990)),第126-131页 [10] 巴雷特,C.W。;塞巴斯蒂亚尼,R。;Seshia,S.A。;Tinelli,C.,可满足性模理论,(可满足性手册,第185卷(2009)),825-885 [11] Somenzi,F.,CUDD:CU决策图包3.0.0版(2015),科罗拉多大学博尔德分校电子计算机和能源工程系,技术代表。 [12] Choi,A。;基萨,D。;Darwiche,A.,使用句子决策图编译概率图形模型,(不确定性推理的符号和定量方法(2013)),121-132·Zbl 1390.68640号 [13] 博兹加,M。;Maler,O.,关于结构化域上概率的表示,(计算机辅助验证程序(1999)),261-273·Zbl 1046.68581号 [14] 新泽西州尼尔森,概率逻辑,Artif。智力。,28, 71-87 (1986) ·Zbl 0589.03007号 [15] Halpern,J.Y.,《概率的一阶逻辑分析》,Artif。智力。,46, 311-350 (1990) ·Zbl 0723.03007号 [16] Poole,D.,一阶概率推断,(《国际人工智能联合会议论文集》,第3卷(2003)),985-991 [17] 巴克斯,F。;Dalmao,S。;Pitassi,T.,#SAT和Bayesian推理的算法和复杂性结果,(第44届计算机科学基础研讨会论文集(2003)),340-351 [18] Walsh,T.,SAT与CSP,(约束编程原理与实践(2000)),441-456·Zbl 1044.68808号 [19] 俄亥俄州Bailleux。;Boufkhad,Y.,布尔基数约束的高效CNF编码,(约束编程原理与实践学报(2003)),108-122·Zbl 1273.68332号 [20] Tanjo,T。;北田村。;Banbara,M.,有限域CSP的紧凑高效SAT编码,(可满足性测试理论与应用-SAT(2011)),375-376 [21] Gavanelli,M.,《CSP到SAT的日志支持编码》,(约束编程原理与实践(2007)),815-822·Zbl 1145.68512号 [22] Minato,S.-i。;佐藤,K。;Sato,T.,基于零抑制BDD的符号概率计算编译贝叶斯网络,(国际人工智能联合会议论文集(2007)),2550-2555 [23] Poon,H。;Domingos,P.,《Sum-product networks:a new deep architecture》(2011年计算机视觉研讨会国际会议论文集),689-690 [24] 桑·T。;Beame,P。;Kautz,H.A.,《通过加权模型计数进行贝叶斯推断》(Proceeding of Advancement of Artificial Intelligence,vol.5(2005)),第475-481页 [25] 张,N.L。;Poole,D.,《关于特定上下文独立性在概率推理中的作用》(《国际人工智能联合会议论文集》,第85卷(1999年)) [26] 卡诺,A。;道德,S。;Salmeron,A.,《连接树中的无杆繁殖》,国际情报杂志。系统。,15, 1027-1059 (2000) ·Zbl 0960.68152号 [27] 科兹洛夫公司。;Koller,D.,混合网络中的非均匀动态离散化,(第十三届人工智能不确定性会议论文集(1997)),314-325 [28] 卡诺,A。;Gómez-Olmedo,M。;道德,S。;Pérez-Ariza,C.B.,贝叶斯网络的递归概率树,(人工智能当前主题(2009)),242-251 [29] Jaeger,M.,《概率决策图,结合验证和人工智能技术进行概率推理》,《国际不确定性杂志》。模糊知识-基于系统。,12, 19-42 (2004) ·Zbl 1087.68111号 [31] Beame,P。;Impagliazzo,R。;Pitassi,T。;Segerlind,N.,《记忆与DPLL:公式缓存证明系统》(Memoization and DPLL:formula caching proof systems),第18届计算复杂性会议论文集(2003),248-259 [32] Majercik,S.M。;Littman,M.L.,《使用缓存解决更大的概率规划问题》(《人工智能发展学报》(1998年)),954-959 [33] Fischer,E。;Makowsky,J.A。;Ravve,E.V.,有界树宽或剪接宽度公式的计数真值赋值,离散应用。数学。,156, 511-529 (2008) ·Zbl 1131.68093号 [34] 森,P。;Deshpande,A。;Getoor,L.,PrDB:管理和利用概率数据库中的丰富相关性,VLDB J.,18,1065-1090(2009) [35] Kersting,K。;艾哈迈迪,B。;Natarajan,S.,《计算信念传播》,(第二十五届人工智能不确定性会议论文集(2009)),277-284 [36] 李伟(Li,W.)。;Poupart,P。;Van Beek,P.,《利用加权模型计数开发因果独立性》(Proceeding of Advancement of Artificial Intelligence,2008),337-343 [37] Sen,P。;Deshpande,A。;Getoor,L.,概率数据库中的读取函数和查询评估,Proc。荷兰VLDB。,3, 1068-1079 (2010) [38] Mateescu,R。;Dechter,R。;Marinescu,R.,图形模型的AND/OR多值决策图(AOMDD),J.Artif。智力。决议,33,465-519(2008)·Zbl 1182.68258号 [39] 达尔文,A.,可分解否定范式,计算机助理J。机器。,48608-647(2001年)·Zbl 1127.03321号 [40] 尼尔森,T.D。;Wuillemin,P.-H。;Jensen,F.V。;Kjrulff,U.,《以故障排除为例在贝叶斯网络中使用ROBDD进行推理》,(第十六届人工智能不确定性会议论文集(2000)),426-435 [41] 克拉克,E.M。;McMillan,K.L。;X.赵。;Fujita,M。;Yang,J.,大型布尔函数的谱变换及其在技术映射中的应用,(第30届设计自动化会议论文集(1993)),54-60 [42] 赖,Y.-T。;Sastry,S.,多层次验证的边值二元决策图,(第29届设计自动化会议论文集(1992)),608-613 [43] 桑纳,S。;McAllester,D.,仿射代数决策图(AADDs)及其在结构化概率推理中的应用,(国际人工智能联合会议论文集2005(2005)),1384-1390 [44] Darwiche,A.,《SDD:命题知识库的新规范表示法》,(《国际人工智能联合会议论文集》,第22卷(2011)),819 [45] Minato,S.-i.,用于组合问题中集合操作的零抑制BDD,(第30届设计自动化会议论文集(1993)),272-277 [46] Hoos,H.H.,SAT编码、搜索空间结构和本地搜索性能,(国际人工智能联合会议记录,第99卷(1999)),296-303 [47] Shannon,C.E.,《继电器和开关电路的符号分析》,Electr。工程师,57、12、713-723(1938) [48] Bryant,R.E.,有序二元决策图的符号布尔运算,ACM计算。调查。,24, 293-318 (1992) [49] Bryant,R.E.,布尔函数操作的基于图形的算法,IEEE Trans。计算。,100, 677-691 (1986) ·Zbl 0593.94022号 [50] Bollig,B。;Wegener,I.,《改进OBDD的变量排序是NP完全的》,IEEE Trans。计算。,45, 993-1002 (1996) ·兹比尔1048.68571 [51] Brace,K.S。;Rudell,R.L。;Bryant,R.E.,BDD包的有效实施,(设计自动化会议论文集(1991)),40-45 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。