Vi introducerar en graciös inställning till probabilistisk slutledning som kallas avgränsad konditionering. Gränsade konditionering monotont förfinar gränserna på bakre sannolikheter i ett trosnätverk med beräkning, och konvergerar på slutliga sannolikheter av intresse med fördelningen av en komplett resursfraktion. Metoden gör det möjligt för en upphovsman att byta godtyckliga mängder av beräkningsresurser mot ökade vinster i slutkvalitet. Som sådan har avgränsad kondiktion löfte som en användbar inferens teknik för resonemang under de allmänna betingelserna av osäkra och varierande resonerande resurser. Algoritmen löser ett probabilistiskt begränsande problem i komplexa trosnätverk genom att bryta problemet i en uppsättning ömsesidigt uteslutande subproblem och beställa deras lösning genom den förväntade effekten att varje subproblem kommer att ha på det slutliga svaret. Vi introducerar algoritmen, diskuterar dess karakterisering, och presenterar dess prestanda på flera trosnätverk, inklusive en komplex modell för resonemang om problem inom intensivvårdsmedicin. 1 Vi har fortsatt byggandet av representationer och slutsatser strategier som nedvärderar nåd fullt ut, och på ett väl karakteriserat sätt, som mängden beräkning tillämpas på resonemang minskas. I allmänhet kan svårigheten med ett beslutsproblem, värdet av att lösa problemet och kostnaderna och tillgängligheten av beräkningstiden variera mycket. Vi önskar slutsatser strategier som är relativt okänsliga för små förändringar i mängden av engagerad beräkningstid. I synnerhet är strategier som visar 1) kontinuitet och 2) monotonitet längs en dimension av förfining, och att (3) konvergera på ett optimalt resultat i gränsen för tillräckliga resurser, mycket värdefulla [7]. Sådana inkrementella metoder är av avgörande betydelse för intelligenta agenter som är beroende av beräkning för beslutsfattande under det allmänna villkoret att resurserna varierar och inte är vissa, eftersom de gör det möjligt att utvinna värde från ofullständiga lösningar [7,5]. Strategierna ger en kontinuum av objekt-nivå resultat som ger en systemdesigner eller en realtid metaresonder breda intervall för att optimera varaktigheten av resonemang innan du agerar. De flexibla strategierna gör det också möjligt för oss att dra den största slutsatsen av ett problem i situationer där
Horvitz REF introducerade den flexibla datormodellen för tidskritiska besluts- och planeringsalgoritmer inom artificiell intelligens.
Bounded Conditioning: Flexible Inference for Decisions under Scarce Resources
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}