Abstract En mängd olika probabilistiska programmeringsspråk finns idag, alla utvidgar ett traditionellt programmeringsspråk med primitiver för att stödja modellering av komplexa, strukturerade sannolikhetsfördelningar. Var och en av dessa språk använder sina egna probabilistiska primitiva, och kommer med en särskild syntax, semantik och inferens förfarande. Detta gör det svårt att förstå de underliggande programmeringskoncepten och uppskatta skillnaderna mellan de olika språken. För att få en bättre förståelse för probabilistisk programmering, identifierar vi ett antal grundläggande programmeringskoncept som ligger till grund för de primitiva begrepp som används av olika probabilistiska språk, diskuterar de genomförandemekanismer som de kräver och använder dessa för att positionera och kartlägga toppmoderna probabilistiska språk och deras genomförande. Samtidigt fokuserar vi på probabilistiska utvidgningar av logiska programmeringsspråk som Prolog, som har övervägts i över 20 år.
Probabilistiska logikspråk har funnits i över 20 år REF.
Probabilistic (logic) programming concepts
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}