Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exploring Unknown Universes in Probabilistic Relational Models

論文の概要: Exploring Unknown Universes in Probabilistic Relational Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.02021v1
Date: Tue, 7 Jan 2020 13:26:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-13 20:43:36.836550
Title: Exploring Unknown Universes in Probabilistic Relational Models
Title（参考訳）: 確率的関係モデルによる未知宇宙の探索
Authors: Tanya Braun, Ralf M\"oller
Abstract要約: 大きな確率モデルはしばしば、既知の個人(宇宙)のプールとそれらの関係によって形成される。本研究の目的は、未知の宇宙が特定の制約言語から切り離されたモデルに対する意味論を定義し、持ち上げ可能な推論を可能にすることである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.438240667468304
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Large probabilistic models are often shaped by a pool of known individuals (a universe) and relations between them. Lifted inference algorithms handle sets of known individuals for tractable inference. Universes may not always be known, though, or may only described by assumptions such as "small universes are more likely". Without a universe, inference is no longer possible for lifted algorithms, losing their advantage of tractable inference. The aim of this paper is to define a semantics for models with unknown universes decoupled from a specific constraint language to enable lifted and thereby, tractable inference.
Abstract（参考訳）: 大きな確率モデルはしばしば既知の個人(宇宙)のプールとそれらの間の関係によって形成される。 lifted inferenceアルゴリズムは、扱いやすい推論のために既知の個人の集合を処理する。しかし、宇宙は常に知られているとは限らないし、「小さな宇宙はより可能性が高い」という仮定によってのみ記述されることもある。宇宙がなければ、持ち上げられたアルゴリズムでは推論は不可能となり、抽出可能な推論の利点を失う。本論文の目的は、特定の制約言語から分離された未知の宇宙を持つモデルのセマンティクスを定義し、従って扱いやすい推論を可能にすることである。

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