論文の概要: Scaling up Hybrid Probabilistic Inference with Logical and Arithmetic Constraints via Message Passing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00126v2
• Date: Wed, 19 Aug 2020 22:41:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 02:23:29.523493
• Title: Scaling up Hybrid Probabilistic Inference with Logical and Arithmetic Constraints via Message Passing
• Title（参考訳）: メッセージパッシングによる論理的・算術的制約によるハイブリッド確率推論のスケールアップ
• Authors: Zhe Zeng, Paolo Morettin, Fanqi Yan, Antonio Vergari, Guy Van den Broeck
• Abstract要約: 重み付けされたモデル統合により、現実世界の問題の複雑な依存関係を表現することができる。 既存のWMIソルバは、これらの問題にスケールする準備ができていない。 メッセージパッシング(MP-WMI)に基づくスケーラブルなWMIソルバを考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.559697064390015
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weighted model integration (WMI) is a very appealing framework for probabilistic inference: it allows to express the complex dependencies of real-world problems where variables are both continuous and discrete, via the language of Satisfiability Modulo Theories (SMT), as well as to compute probabilistic queries with complex logical and arithmetic constraints. Yet, existing WMI solvers are not ready to scale to these problems. They either ignore the intrinsic dependency structure of the problem at all, or they are limited to too restrictive structures. To narrow this gap, we derive a factorized formalism of WMI enabling us to devise a scalable WMI solver based on message passing, MP-WMI. Namely, MP-WMI is the first WMI solver which allows to: 1) perform exact inference on the full class of tree-structured WMI problems; 2) compute all marginal densities in linear time; 3) amortize inference inter query. Experimental results show that our solver dramatically outperforms the existing WMI solvers on a large set of benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 重み付きモデル統合(WMI)は確率的推論のための非常に魅力的なフレームワークであり、変数が連続的かつ離散的である実世界の問題の複雑な依存関係を、Satifiability Modulo Theories(SMT)言語を介して表現し、複雑な論理的および算術的制約で確率的クエリを計算することができる。 しかし、既存のWMIソルバはこれらの問題にスケールする準備ができていない。 彼らは問題の本質的な依存関係構造を全く無視するか、あるいは過度に制限された構造に制限される。 このギャップを狭めるために、メッセージパッシング(MP-WMI)に基づいてスケーラブルなWMIソルバを設計できるWMIの分解形式を導出する。 すなわち、MP-WMIは、次のように可能な最初のWMIソルバである。 1) 木構造WMI問題の全クラスについて正確な推論を行う。 2) すべての限界密度を線形時間で計算する。 3) 推論を償却する 問合せ。 実験結果から,既存のWMIソルバを大規模ベンチマークで劇的に上回る結果が得られた。

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