lifted inference | BriefGPT

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关系域中的提升因果推断
利用参数因果因子图的抬升推断算法，在概率图模型中加速计算关系领域的因果效应。
PDF4 months ago
AAAI探索概率关系模型中的未知宇宙
本文旨在提出一种适用于具有未知宇宙的模型的语义模型，以实现解耦与特定约束语言，从而实现提升推理和从而使其具有可处理的推理的优势。
PDF4 years ago
IJCAI计算机视觉中的粗 - 细阶段提升极大后验概率推断
研究了利用提升推理算法应用于计算机视觉中并开发了一种通用模板，其中采用了粗糙到精细的推理方法来提高算法的效率，成功地开发了用于立体视觉和交互式图像分割的基于提升推理算法的算法。
PDF7 years ago
NIPS一阶概率推断的新可提升类别
在这篇论文中，我们研究了域递推推理规则，它被认为是冗余的。我们发现，这个规则比预期的更强大，并且实际上显著扩展了模型的范围，其中一些模型的抬升推理时间多项式增长。我们还确定了新的域可抬升理论类别，其中一些理论的使用域递推可以实现指数加速。
PDF8 years ago
IJCAI为什么将 Lifted Inference 编译成低级语言是如此有效？
本文介绍了一种用于提高试探性推理效率的一阶知识编译技术，通过将关系概率模型编译成低级别程序，从而比数据结构提供更多的优化，为新式试探推理技术提供了现实基础，探讨了两个问题。
PDF8 years ago
MM概率逻辑编程的升级变量消除
本文提出 LP$^2$ 算法来解决概率逻辑编程中的查询问题。LP$^2$ 是通过将 Generalized Counting First Order Variable Elimination (GC-FOVE) 转换为 Prolog Fac
PDF10 years ago
理解提升推理和非对称加权模型计数的复杂性
本文研究了解析式权重一阶模型计数问题的 Lifted Inference 问题，通过提供一些结论，针对解析式的约束进行了分析讨论，并探讨了在对称概率性数据库中采用 Lifted Inference 的局限性和复杂性。
PDF10 years ago
NIPS关于 Lifted Inference 中二进制证据的复杂性和逼近
本文提出使用布尔秩作为表征 lifted inference 条件繁琐性的重要参数来平衡条件概率计算困难性，证明在布尔秩受限的情形下计算二元证据的条件概率是高效的，并探讨其低秩布尔矩阵分解的可能性，从而为提高 lifted inferenc
PDF11 years ago
图模型的同构群与抬升变分推断
本文通过引进群作用的概念，对指数族或图模型的自同构群进行形式化定义，提供了一个具有对称性特征的概率模型的精确数学框架，通过群作用将随机变量和特征函数的集合分成具有相同边际分布和期望的等价类（称为轨道），从而将推断问题有效地减少到计算每个等价
PDF11 years ago
提升式概率推理中的约束处理
第一阶概率模型结合了一阶逻辑的表征能力和图形模型，有关设计第一阶概率模型的 lifted 推断算法的工作在继续进行中。从约束处理的角度分析 lifted 推断，并通过这个视点分析和比较现有方法的优缺点，理论证明了约束处理方法的错误选择可能会
PDF12 years ago