Sammanfattning Ett av målen med artificiell intelligens är att utveckla agenter som lär sig och agerar i komplexa miljöer. Realistiska miljöer har vanligtvis ett varierande antal objekt, relationer mellan dem och icke-deterministiskt övergångsbeteende. Även om standardiserade probabilistiska sekvensmodeller ger effektiva inferens- och inlärningstekniker för sekventiella data, kan de vanligtvis inte helt fånga relationskomplexet. Å andra sidan är statistiska metoder för relationslärande ofta alltför ineffektiva för att klara av komplexa sekventiella data. I detta dokument introducerar vi en enkel modell som intar en mellanposition i denna uttrycklighet/effektivitetsutjämning. Den är baserad på CP-logisk (Causal Probabilistic Logic), en uttrycksfull probabilistisk logik för att modellera kausalitet. Men genom att specialisera CP-logik för att representera en sannolikhetsfördelning över sekvenser av relationsstatsbeskrivningar och använda en Markov antagande, inferens och lärande blir mer dragbar och effektiv. Specifikt visar vi hur man löser en del av inferens- och inlärningsproblemen direkt på första ordningens nivå, samtidigt som den återstående delen omvandlas till problemet med att beräkna alla tillfredsställande uppgifter för en Boolesk formel i ett binärt beslutsdiagram. Vi bekräftar experimentellt att den resulterande tekniken kan hantera probabilistiska relationsdomäner med ett stort antal objekt och relationer.
REF introducerar CPT-L, en probabilistisk modell för sekvenser av relationella tillståndsbeskrivningar med en delvis upplyft inferensalgoritm.
Stochastic relational processes: Efficient inference and applications
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}