Vi presenterar SGDLL(T ), en algoritm som löser (bland många andra problem) probabilistic inference modulo teorier, det vill säga inference problem över probabilistiska modeller definieras via en logik teori tillhandahålls som en parameter (för närvarande, proposition, jämlikhet på diskreta typer, och ojämlikheter, mer specifikt skillnaden aritmetiska, på avgränsade heltal). Medan många lösningar på probabilistisk inferens över logiska representationer har föreslagits, SBNPLL(T ) samtidigt (1) lyfts, (2) exakt och (3) modulo teorier, dvs parameteriseras av en bakgrundslogik teori. Detta ger en grund för att utvidga den till rika logiska språk såsom datastrukturer och relationsdata. Genom att lyfta, menar vi algoritmer med konstant komplexitet i domänstorleken (antalet värden som variabler kan ta). Vi beskriver också en lösning för summeringar med skillnaden aritmetisk och visar experimentella resultat från ett scenario där SBNPLL (T ) är mycket snabbare än en toppmodern probabilistisk lösare.
REF föreslår en algoritm som kallas SBNPLL(T) för att lösa probabilistiska inferencemodulo-teorier och samtidigt skapa enklare sub-problem.
Probabilistic Inference Modulo Theories
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}