I detta dokument föreslår vi att man tillämpar strategin Information Bottneck (IB) på underklassen Statistiska Relationella Lärande (SRL) språk som är reducerbara för Bayesiska nätverk. När de resulterande nätverken involverar dolda variabler, att lära sig dessa språk kräver användning av tekniker för att lära sig från ofullständiga data såsom Förväntning Maxibilisering (EM) algoritm. Nyligen visade sig IB-metoden kunna undvika några av de lokala maxima där EM kan fastna när man lär sig med dolda variabler. Här presenterar vi algoritmen Relational Information Bottleneck (RIB) som lär sig parametrarna för SRL språk reducible till Bayesian Networks. I synnerhet presenterar vi specialiseringen av RIB till ett språk som hör till familjen av språk baserat på distribution semantik, Logic Programs med Annotated Disjunction (LPADs). Detta språk är prototypiskt för en sådan familj och dess motsvarighet Bayesian nätverk innehåller dolda variabler. RIB utvärderas på IMDB, Cora och artificiella dataset och jämförs med LeProbLog, EM, Alchemy och PRISM. De experimentella resultaten visar att RIB har goda prestationer, särskilt när några logiska atomer inte observeras. Dessutom är det särskilt lämpligt när man lär av tolkningar som delar samma Herbrand bas.
RIB REF lär sig parametrarna för LPADs genom att använda information flaskhalsmetoden, en EM-liknande algoritm som befanns undvika några av de lokala maxima där EM kan fastna.
Applying the information bottleneck to statistical relational learning
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}