Mar, 2012

基于公式的概率推断

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TL;DR本文提出了精确算法和近似算法，以及相应的公式分解和条件概率以及基于模型计数的概率推断方法，并展示了其在实验中的实际有效性，特别是相比于最先进方案，本文提出的算法可以利用公式结构信息大大提高效率。
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发现论文，激发创造
  • 概率定理证明

    该论文提出了一种将概率论和第一阶逻辑相结合的方法，在有限域内具有 Herbrand 解释的情况下，定义了概率证明定理及其推广问题，然后提出了能够同时拥有图模型推理和一阶定理证明的完整能力的方法，并开发了一种高效算法。实验表明，当逻辑结构存在时，该算法远优于目前已有的方法。

    Feb, 2012

  • 使用加权布尔公式的概率逻辑程序推理和学习

    本文研究了一种具有概率注释的逻辑程序，并探讨了如何通过将程序和查询转换为加权布尔公式的方式，实现计算边际值、学习参数估计等推理任务，并通过预期最大化算法实现参数估计，实验结果证明，该方法可以提高概率逻辑编程的状态水平，并从解释中学习到程序的参数。

    Apr, 2013

  • 加权 CNF 在概率逻辑编程中的推断

    本文旨在开发高效的推理算法，将概率逻辑程序和查询、证据转换为加权 CNF 公式，将推理任务视为加权模型计数，使用最先进的方法探究多种程序转换和加权 CNF 推理方法，并在实验中展示了新方法相对于现有技术的优势。

    Feb, 2012

  • 信念网络上一般概率推断的模拟方法

    本文研究一种基于 Monte Carlo 采样的 “前向” 算法家族，用于解决在信念网络上计算概率推理的问题，并提出了几种改进策略以降低后验方差。

    Mar, 2013

  • SAT 问题的分布感知抽样和加权模型计数

    本文介绍了一种新的方法，使用黑箱预言机，通过 NP-Oracle 实际求解带权重赋值的模型计数问题和分布感知的满足分配的抽样问题，从而在中等规模的问题上获得了强大的理论保证。

    Apr, 2014

  • 通过字级计数进行概率近似推断

    该研究提出了一种基于单词级哈希函数的模型计数方法，可以直接利用复杂的 SMT 求解器，为概率推理中的计数问题提供了新思路。

    Nov, 2015

  • 概率编程中逻辑推理的魔力

    本论文提出了一种基于分布句式的逻辑推理方法，并结合前向推理和重要性抽样技术，采用魔法集和后向推理技术来实现高效的概率推理。

    Jul, 2011

  • 随机逻辑程序：采样、推理及应用

    本研究介绍了基于变量消除和重要性采样的精确和近似概率推理算法，并展示了如何使用 SLPs 股票机器学习的先验分布，包括逻辑程序和贝叶斯网结构。作者还应用 Metropolis-Hasting 算法，构建了一个从后验分布中采样的马尔科夫链，同时讨论了构建后验明确表示的可能性。

    Jan, 2013

  • 利用加权模型计数中的结构进行概率推断

    本文提出了使用两种 SAT 编码的噪声 OR 和两种编码的噪声 MAX 的技术，以提高 Bayesian 网络的精确推理。经过实验评估，我们的技术在具有噪声 OR/MAX 关系的网络中获得了最佳效果。

    Jan, 2014

  • 因子化概率信念跟踪

    本文研究了在随机行为和观测存在的情况下，信念跟踪问题无法计算的问题。作者提出了一种新的算法，该算法可以保持概率信念在因果封闭的 beam 中的确切且高效的分解形式，扩展了基本公式与两种近似方法：信念传播形式和采样方法。

    Sep, 2019