Markov Logic Networks (MLN) och Probabilistic Soft Logic (PSL) är allmänt tillämpade formalismer inom statistisk relativ inlärning, ett framväxande område inom artificiell intelligens som handlar om att kombinera logisk och statistisk AI. Trots deras likhet har förhållandet inte formellt förklarats. I den här artikeln beskriver vi det exakta semantiska förhållandet mellan dem ur ett logiskt perspektiv. Detta underlättas genom att först utvidga fuzzy logik för att tillåta vikter, som också kan ses som en generalisering av PSL, och sedan relatera denna generalisering till MLN. Vi konstaterar att förhållandet mellan PSL och MLN är jämförbart med det kända förhållandet mellan luddig logik och boolesk logik, och dessutom viktschemat för PSL är i huvudsak en generalisering av viktschemat för MLN för den mångavärderade inställningen. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Studien REF visar att relationen mellan Markov Logic och Probabilistic Soft Logic är jämförbar med relationen mellan Classical (Boolean) Logic och Fuzzy Logic.
On the Semantic Relationship between Probabilistic Soft Logic and Markov Logic
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}