Fugu-MT 論文翻訳(概要): Declarative Probabilistic Logic Programming in Discrete-Continuous Domains

論文の概要: Declarative Probabilistic Logic Programming in Discrete-Continuous Domains

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10674v1
Date: Tue, 21 Feb 2023 13:50:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-22 15:02:26.510758
Title: Declarative Probabilistic Logic Programming in Discrete-Continuous Domains
Title（参考訳）: 離散連続領域における宣言的確率論理プログラミング
Authors: Pedro Zuidberg Dos Martires, Luc De Raedt, Angelika Kimmig
Abstract要約: 我々は、ハイブリッドPLP言語DC-ProbLogとその推論エンジンである無限小代数的準重み付け(IALW)とともに、ハイブリッド分布セマンティクスに貢献する。 PLPの最先端を3つの異なる側面(意味論、言語、推論)で一般化する。 IALWは知識コンパイルに基づくハイブリッド確率型プログラミングのための最初の推論アルゴリズムである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.638335996920116
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Over the past three decades, the logic programming paradigm has been successfully expanded to support probabilistic modeling, inference and learning. The resulting paradigm of probabilistic logic programming (PLP) and its programming languages owes much of its success to a declarative semantics, the so-called distribution semantics. However, the distribution semantics is limited to discrete random variables only. While PLP has been extended in various ways for supporting hybrid, that is, mixed discrete and continuous random variables, we are still lacking a declarative semantics for hybrid PLP that not only generalizes the distribution semantics and the modeling language but also the standard inference algorithm that is based on knowledge compilation. We contribute the hybrid distribution semantics together with the hybrid PLP language DC-ProbLog and its inference engine infinitesimal algebraic likelihood weighting (IALW). These have the original distribution semantics, standard PLP languages such as ProbLog, and standard inference engines for PLP based on knowledge compilation as special cases. Thus, we generalize the state-of-the-art of PLP towards hybrid PLP in three different aspects: semantics, language and inference. Furthermore, IALW is the first inference algorithm for hybrid probabilistic programming based on knowledge compilation.
Abstract（参考訳）: 過去30年にわたり、論理プログラミングのパラダイムは、確率的モデリング、推論、学習をサポートするよう、うまく拡張されてきた。確率論理プログラミング(PLP)とそのプログラミング言語のパラダイムは、その成功の大部分を宣言的意味論、いわゆる分散意味論に負っている。しかし、分布意味論は離散確率変数のみに限定される。 PLPは、ハイブリッドをサポートする様々な方法で拡張されているが、それでも、分散意味論とモデリング言語を一般化するだけでなく、知識コンパイルに基づく標準推論アルゴリズムであるハイブリッドPLPの宣言的意味論は欠落している。我々は,ハイブリッド分散セマンティクスと,ハイブリッドplp言語 dc-problog とその推論エンジン infinitesimal algebraic likelihood weighting (ialw) を併用した。これらは、元々の分散セマンティクス、ProbLogのような標準PLP言語、特に知識コンパイルに基づくLPPの標準推論エンジンを含んでいる。そこで我々は, PLPの最先端を, セマンティクス, 言語, 推論の3つの面で, ハイブリッドPLPに一般化する。さらに、IALWは知識コンパイルに基づくハイブリッド確率型プログラミングのための最初の推論アルゴリズムである。

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