贝叶斯知识库中的成本共享
人工智能
2013-02-08 v1
摘要
贝叶斯知识库 (BKBs) 是贝叶斯网络和加权证明图 (WAODAGs) 的推广，允许因果图中存在环。BKB 中的推理需要找到与证据一致的最可能推断。Charniak 和 Husain 提出并证明了用于在 WAODAGs 中寻找最低成本解释的成本共享启发式方法是有效的。然而，BKB 中的环若直接应用于 BKB，也会使成本共享的定义产生循环。通过将成本共享的定义方程视为方程组，可以为 BKB 正确定义一个可容许的成本共享启发式方法。实证评估表明，将成本共享应用于 BKB 时能显著改善性能。
引用
@article{arxiv.1302.1567,
title = {Cost-Sharing in Bayesian Knowledge Bases},
author = {Solomon Eyal Shimony and Carmel Domshlak and Eugene Santos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1302.1567},
year = {2013}
}
备注
Appears in Proceedings of the Thirteenth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI1997)