Вероятностное логическое программирование
-
Основы вероятностного логического программирования
- Вероятностное логическое программирование объединяет логическое программирование с вероятностями.
- Семантика распределения разделяет программу на вероятностные факты и логическую программу.
- Распределение вероятностей определяется для интерпретаций вселенной Herbrand.
-
Языки и семантика
- Множество языков вероятностного логического программирования используют семантику распределения.
- Существуют линейные преобразования для перевода между языками.
- Вероятность присвоения значений истинности определяется произведением вероятностей вероятностных фактов.
-
Стратифицированные и нестратифицированные программы
- Стратифицированные программы имеют уникальную минимальную модель Гербранда для каждого выбора значений истинности.
- Позитивные и ациклические программы являются важными подклассами стратифицированных программ.
- Программы набора ответов используют семантику стабильной модели для выделения нескольких наборов ответов.
-
Методы вывода
- Маргинальный логический вывод вычисляет вероятность выполнения запроса, учитывая распределение запросов и миров.
- Компиляция знаний используется для точного логического вывода, но является вычислительно затратной.
- Приближенный вывод использует подмножества объяснений или случайную выборку для оценки вероятности.
-
Обучение вероятностных логических программ
- Вероятностное индуктивное логическое программирование изучает вероятностные программы на основе данных.
- Изучение параметров оценивает вероятностные аннотации, а изучение структуры генерирует предложения.
-
Дополнительные сведения
- Статья содержит ссылки на другие темы, такие как индуктивное логическое программирование и вероятностная база данных.
- Упоминается проблема статистического реляционного обучения и рекомендации по использованию контента.
Полный текст статьи: