Viktad modellintegration (WMI) är en ny formalism som generaliserar viktad modellräkning (WMC) för att köra probabilistisk inferens över hybrida domäner, som kännetecknas av både diskreta och kontinuerliga variabler och relationer mellan dem. Även kraftfull, den ursprungliga formuleringen av WMI lider av några teoretiska begränsningar, och det är beräkningsmässigt mycket krävande eftersom det krävs att uttryckligen räkna upp alla möjliga modeller för att integreras över. I detta dokument presenterar vi en ny allmän uppfattning om WMI, som fastställer de teoretiska begränsningarna och gör det möjligt att utnyttja kraften i SMT-baserade predikerade abstraktionsmetoder. En ny algoritm kombinerar en kraftig minskning av antalet modeller som ska integreras med deras effektiva uppräkning. Experimentella resultat på syntetiska och verkliga data visar drastiska beräkningsförbättringar jämfört med den ursprungliga WMI-formuleringen samt befintliga alternativ för hybridinferens.
REF räknar upp integrerbara utrymmen genom att predikera abstraktion och tillåta allmänna viktfunktioner.
Efficient Weighted Model Integration via SMT-Based Predicate Abstraction
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}