Fugu-MT 論文翻訳(概要): Lifted Inference in 2-Variable Markov Logic Networks with Function and Cardinality Constraints Using Discrete Fourier Transform

論文の概要: Lifted Inference in 2-Variable Markov Logic Networks with Function and Cardinality Constraints Using Discrete Fourier Transform

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.03432v2
Date: Thu, 16 Jul 2020 13:15:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-25 12:41:41.471297
Title: Lifted Inference in 2-Variable Markov Logic Networks with Function and Cardinality Constraints Using Discrete Fourier Transform
Title（参考訳）: 離散フーリエ変換を用いた関数・濃度制約付き2変数マルコフ論理ネットワークのリフト推論
Authors: Ondrej Kuzelka
Abstract要約: 本稿では,2変数マルコフ論理ネットワーク(MLN)における濃度と関数の制約による推論がドメインリフト可能であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.635097939284751
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper we show that inference in 2-variable Markov logic networks (MLNs) with cardinality and function constraints is domain-liftable. To obtain this result we use existing domain-lifted algorithms for weighted first-order model counting (Van den Broeck et al, KR 2014) together with discrete Fourier transform of certain distributions associated to MLNs.
Abstract（参考訳）: 本稿では,2変数マルコフ論理ネットワーク(MLN)における濃度と関数制約の推論がドメインリフト可能であることを示す。この結果を得るために、既存のドメインリフトアルゴリズムを重み付き一階モデルカウント(Van den Broeck et al, KR 2014)と、MLNに関連する特定の分布の離散フーリエ変換に使用した。

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