markov logic networks | BriefGPT

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理解马尔可夫逻辑网络中的领域规模泛化
我们研究了马尔科夫逻辑网络在不同大小关系结构之间的泛化行为。我们量化了内部一致性缺乏对马尔科夫逻辑网络参数方差的影响，并证明最大化数据对数似然和最小化参数方差对应于不同大小领域的两个泛化概念。通过控制参数方差，我们改善了马尔科夫逻辑网络的内
PDF3 months ago
关于时间马尔可夫逻辑网络推理的参数化
本研究旨在提高对不一致和不确定数据的推理能力，并着重探讨历史科学中常见的带时间间隔的知识图形数据。我们提出了关于新的时间马尔科夫逻辑网络（TMLN）的语义原理，旨在实现高效的最大后验推理，并扩展马尔科夫逻辑网络（MLN）以涵盖不确定的时间事
PDF2 years ago
关于马尔科夫逻辑网络中的可投影性
该论文研究了马尔可夫逻辑网络及其特征，提出了一种基于 projectivity 的模型 ——relational block model (RBM), 并证明了它是在二元片段中最佳 projective MLN，并且可以对采样数据进行一致的
PDF2 years ago
MM复杂马尔可夫逻辑网络：表达能力与可提升性
研究马尔可夫逻辑网络（MLN）的表达能力，引入了使用复合价格的复合 MLN，并表明与具有实际价格的标准 MLN 不同，复杂的 MLN 是完全表达的。观察到离散傅里叶变换可以使用具有复合权重的加权一阶模型计数（WFOMC）来计算，并使用此观察
PDF4 years ago
基于图神经网络的高效概率逻辑推理
本研究探讨了 Markov 逻辑网络和图神经网络的组合，并使用图神经网络进行 MLN 中的变分推理。研究提出了一种名为 ExpressGNN 的 GNN 变体，并通过多个基准数据集的广泛实验表明，ExpressGNN 在有效和高效的概率逻辑
PDF4 years ago
AAAI对马尔可夫逻辑网络在音乐信号分析中的适用性的关键分析
本文分析了一些将 MLNs 用于音乐分析的提案，比较了它们与用（动态）贝叶斯网络表述音乐依赖关系的实际劣势，并认为 MLNs 不太适合于所提出的音乐应用，尤其是在涉及连续观测序列数据时。最后还表明了这些提案背后的思想可以在（动态）贝叶斯网络
PDF4 years ago
通过语义关系学习握取可利用性推理
本文提出了一种基于 Markov 逻辑网络的方法，以视觉输入数据为基础来检测和提取物体的多个握取能力，通过多个语义属性的组合预测握取能力，通过学习典型的抓握图案使方法具有广泛的泛化能力，结果表明该方法在握取预测的新实例上具有良好的泛化能力。
PDF5 years ago
IJCAI通过生长缩小最大拟然估计法学习马尔可夫随机场的结构
本文提出了一种基于最大伪似然估计的学习 Markov 随机场 (MRF) 结构的方法，该方法处理了 MRF 中的对称性问题，与现有的独立性检验技术相比，在实验中当存在非对称依赖时获得了更高的精度。
PDF6 years ago
概率软逻辑的可扩展结构学习
本文提出了两种优化方法用于针对 PSL 的结构学习，一种是基于贪心搜索的算法，另一种是结合生成子句的数据驱动和针对性能的伪似然性段分段优化（PPLL）目标的算法，在五个实际任务中的比较表明 PPLL 实现了数量级运行时加速和 AUC 增益
PDF6 years ago
NIPS分层知识库作为可解释的概率模型（扩展摘要）
本文倡议使用分层逻辑理论来表示概率模型，得出这种编码比现有框架如马尔科夫逻辑网络获得的编码更易于解释的结论。它允许使用领域专家通过直接修改逻辑公式来改善学习的模型。
PDF8 years ago
从近似到精确 —— 提升后放松、补偿再恢复：Lifted 概率推理
本文提出了一种基于简化的一阶模型的精确提升推理方法，通过松弛一阶约束，补偿松弛并恢复松弛的约束来逐步完善简化的模型，旨在提高命题求解器和提升置信传播的精确度。
PDF12 years ago
事件识别的概率事件演算
本文研究了基于逻辑的事件识别中的不确定性问题，并通过引入概率推理扩展了事件演算，使用 Markov 逻辑网络作为基础形式。通过实验验证，证明了引入概率模型的 Event Calculus 在活动识别领域的优势。
PDF12 years ago
Tuffy: 使用 RDBMS 扩展马尔可夫逻辑网络中的统计推理
Tuffy 以三个新颖的方法实现了可伸缩性，在几个公开数据集上优于现有的最先进实现，使得它成为一种快速高效的应用统计和逻辑推理的框架。
PDF13 years ago