Probabilistisk Logisk programmering (PLP), exemplifierad av Sato och Kameyas PRISM, Pooles ICL, Raedt et al's ProbLog och Vennekens et al's LPAD, syftar till att kombinera statistisk och logisk kunskapsrepresentation och inferens. Men de slutsatser tekniker som används i dessa verk bygger på att räkna upp uppsättningar av förklaringar för ett frågesvar. Följaktligen tillåter dessa språk mycket begränsad användning av slumpmässiga variabler med kontinuerliga fördelningar. I detta dokument presenterar vi ett symboliskt slutledningsförfarande som använder begränsningar och representerar uppsättningar förklaringar utan uppräkning. Detta gör att vi kan resonera över PLPs med Gaussian eller Gamma-distribuerade slumpvariabler (utöver diskret värderade slumpvariabler) och linjära jämlikhet begränsningar över reals. Vi utvecklar slutledningsförfarandet inom ramen för PRISM, men förfarandets kärnidéer kan enkelt tillämpas även på andra PLP-språk. En intressant aspekt av vårt slutledningsförfarande är att PRISM:s frågeutvärderingsprocess blir ett specialfall i avsaknad av kontinuerliga slumpvariabler i programmet. Den symboliska inferensproceduren gör det möjligt för oss att resonera över komplexa probabilistiska modeller som Kalman filter och en stor underklass av Hybrid Bayesian nätverk som hittills inte var möjliga i PLP ramverk.
En annan metod relaterad till exakt slutsats i probabilistisk logik programmering är den av REF.
Inference in Probabilistic Logic Programs with Continuous Random Variables
{'venue': 'Theory and Practice of Logic Programming / Volume12 / Special Issue4-5 / July 2012, pp 505-523', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}