A valószínűségi logikai programozás alapjai: Nyelvek, szemantika, következtetés és tanulás

Eredeti címe:

Foundations of Probabilistic Logic Programming: Languages, Semantics, Inference and Learning

Könyv tartalma:

Születése óta a valószínűségi logikai programozás területén folyamatosan növekszik a tevékenység, és számos javaslatot tettek a következtetés és a tanulás nyelvére és algoritmusaira.

E könyv célja, hogy áttekintést nyújtson a területről, különös hangsúlyt fektetve az egyik legbefolyásosabb megközelítés, a disztribúciós szemantika szerinti nyelvekre. A könyv bemutatja a szemantikára, a következtetésre és a tanulásra vonatkozó főbb elképzeléseket, és rávilágít a módszerek közötti összefüggésekre.

A könyv számos példája tartalmaz egy linket a http: //cplint. eu webes alkalmazás oldalára, ahol a kód online futtatható.

A 2. kiadás célja, hogy beszámoljon a terület legizgalmasabb újdonságairól az 1. kiadás megjelenése óta. A függvényszimbólumokat tartalmazó hibrid programok szemantikája szilárd alapokra került. A valószínűségi válaszkészlet-programozás a következtetés komplexitására vonatkozó vizsgálatokkal együtt nagy érdeklődésre tett szert. Az MPE és MAP feladatok megoldására már rendelkezésre állnak algoritmusok. A hibrid programok következtetése a súlyozott modellintegráció bevezetésével gyökeresen megváltozott.

Ami a tanulást illeti, megjelentek az első megközelítések a neuroszimbolikus integrációra, valamint a hibrid programok struktúrájának tanulására szolgáló algoritmusok.

Továbbá, tekintettel a PLP-k tanulásának költségeire, különböző munkák nyelvi korlátozásokat javasoltak a tanulás felgyorsítására és a skálázás javítására.