【24h】

Lifting Queries for Lifted Inference

机译:提升查询用于提升推断

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摘要

Lifted algorithms use representatives for groups of indistinguishable objects to efficiently perform inference. Standard lifted algorithms like first-order variable elimination or first-order knowledge compilation, compute answers to marginal queries of single random variables or events in a lifted way using representatives. But, queries containing a set of indistinguishable random variables may lead to groundings, something that lifting tries to avoid. This paper presents parameterised queries as a means to avoid groundings, applying the lifting idea to queries. Parameterised queries enable lifted algorithms to compute answers faster, while compactly representing queries and answers.
机译:举起的算法使用代表进行无区别对象组,以有效地执行推断。 标准提升算法等一阶变量消除或一阶知识汇编,使用代表以提升的方式计算对单个随机变量或事件的边缘查询的答案。 但是,包含一组难以区分随机变量的查询可能导致接地,提升尝试以避免。 本文介绍了参数化查询作为避免接地的方法,将提升思想应用于查询。 参数化查询使启用升降算法更快地计算答案,同时紧凑地表示查询和答案。

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