Pearl更新与Jeffrey更新作为概率编程中的学习模式
计算机科学中的逻辑
2024-02-14 v2 人工智能
摘要
根据新证据更新概率分布的概念是统计学与机器学习的中心问题。Pearl规则与Jeffrey规则是两种自然的更新机制，它们导致不同的结果，但其相似性与差异仍令人困惑。本文通过多种方式澄清它们的关系：借助概率程序与采样语义对两种更新机制分别描述，以及借助不同的似然概念（Pearl的与Jeffrey的）。此外，本文表明Jeffrey更新规则通过变分推断产生。就范畴概率理论而言，这相当于借助多重集函子（multiset functor）在分布单子的Kleisli范畴上的行为扩展来分析该情形。
引用
@article{arxiv.2309.07053,
title = {Pearl's and Jeffrey's Update as Modes of Learning in Probabilistic Programming},
author = {Bart Jacobs and Dario Stein},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.07053},
year = {2024}
}