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用于精确概率推理的加权正二元决策图。(英语) Zbl 1419.68092
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正态形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更加有效。我们展示了进一步的改进是可能的,通过利用在编码阶段丢失的知识,并将其合并到一个受可满足模理论启发的编译器中。将变量间的约束作为背景理论,使我们能够优化Shannon分解。我们提出一种新的语言,叫做加权正二元决策图通过使用这种分解变量来归纳一个更小的运算电路,从而降低了概率推理的成本。
理学硕士:
68吨20 人工智能环境下的问题解决(启发式、搜索策略等)
68T37型 人工智能背景下的不确定性推理
软件:
卡德
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
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