Sammanfattning Beroende nätverk ungefär en gemensam sannolikhetsfördelning över flera slumpmässiga variabler som en produkt av villkorade distributioner. Relationella beroendenätverk (RDN) är grafiska modeller som utvidgar beroendenätverk till relationsdomäner. Denna högre expressivitet kommer dock på bekostnad av ett mer komplext modellurvalsproblem: ett obegränsat antal relationella abstraktionsnivåer kan behöva undersökas. Medan nuvarande inlärningsmetoder för RDN:er lär sig ett enda sannolikhetsträd per slumpmässig variabel, föreslår vi att vi omvandlar problemet till en serie relationella funktions-uppskattningsproblem med hjälp av gradientbaserad ökning. Genom att göra det kan man lätt framkalla mycket komplexa funktioner över flera iterationer och i sin tur uppskatta snabbt en mycket uttrycksfull modell. Våra experimentella resultat i flera olika datauppsättningar visar att denna stärkande metod resulterar i effektiv inlärning av RDNs jämfört med toppmoderna statistiska relationella inlärningsmetoder.
REF använder gradienthöjande för att lära sig relationella och icke-parametriska funktioner som ungefär motsvarar en gemensam sannolikhetsfördelning över flera slumpmässiga variabler i beroendenätverk (RDN).
Gradient-based boosting for statistical relational learning: The relational dependency network case
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}