贝叶斯逻辑程序
人工智能
2007-05-23 v1 计算机科学中的逻辑
摘要
贝叶斯网络提供了一种优雅的形式化方法，用于使用概率理论表示和推理不确定性。它们是命题逻辑的概率扩展，因而继承了命题逻辑的一些局限性，例如难以表示对象和关系。我们提出了贝叶斯网络的一种推广——称为贝叶斯逻辑程序的模型，以克服这些局限性。为了表示对象和关系，贝叶斯逻辑程序通过在ground atoms 与随机变量之间建立一一映射，将贝叶斯网络与确定性子句逻辑相结合。我们展示了贝叶斯逻辑程序融合了确定性子句逻辑和贝叶斯网络的优势。这包括对模型的定性与定量方面的分离。此外，贝叶斯逻辑程序概括了贝叶斯网络以及逻辑程序。因此，许多想法开发...
引用
@article{arxiv.cs/0111058,
title = {Bayesian Logic Programs},
author = {Kristian Kersting and Luc De Raedt},
journal= {arXiv preprint arXiv:cs/0111058},
year = {2007}
}
备注
52 pages