Abstract-Recent år har sett en ökning av intresset för Statistical Relational Learning (SRL) modeller som kombinerar logik med sannolikheter. Ett framträdande exempel är Markov Logic Networks (MLNs). Även om MLN verkligen är mycket uttrycksfulla, kommer denna uttrycksfullhet till en kostnad. Att lära sig MLNs är ett svårt problem och har därför väckt stort intresse för SRL-gemenskapen. Nuvarande metoder för att lära MLNs följer en tvåstegsmetod: först utföra en sökning genom utrymmet för möjliga klausuler och sedan lära sig lämpliga vikter för dessa klausuler. Vi föreslår en annan strategi, nämligen att lära sig både vikten och strukturen av MLN samtidigt. Vår strategi är baserad på funktionell lutning öka där problemet med att lära MLNs omvandlas till en rad relationella funktionella approximation problem. Vi använder två typer av representationer för lutningarna: klausulbaserade och trädbaserade. Vår experimentella utvärdering av flera referensdatauppsättningar visar att vår nya metod kan lära sig MLN lika bra eller bättre än de som finns med toppmoderna metoder, men ofta på en bråkdel av tiden.
REF gjorde problemet med att lära MLN till en serie relationella funktionella approximationsproblem, med hjälp av två typer av representationer för lutningar på pseudolikelihood: klausulbaserade (MLN-BC) och trädbaserade (MLN-BT).
Learning Markov Logic Networks via Functional Gradient Boosting
{'venue': '2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining', 'journal': '2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}