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: Probabilistic logic programming in action

: In Andreas Holzinger, Randy Goebel, Massimo Ferri, and Vasile Palade, editors, Towards Integrative Machine Learning and Knowledge Extraction: BIRS Workshop, Banff, AB, Canada, July 24-26, 2015, Revised Selected Papers, volume 10344 of Lecture Notes in Computer Science, pages 89--116. Springer, Heidelberg, Germany, © Springer, 2017. The final publication is available at Springer via http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-69775-8_5.

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Dans cet article, nous présentons un aperçu rapide des fonctionnalités des langages et des systèmes actuels pour PLP. Pour montrer les fonctionnalités de modélisation et la maturité du PLP, nous présentons plusieurs exemples dont un simple générateur de tuiles 2D aléatoires, un encodage de Markov Logic Networks, le vrai jeu, le problème du collecteur de coupons, la marche aléatoire unidimensionnelle, l'allocation de Dirichlet latente et le problème du GPA indien.

Publié à: Towards Integrative Machine Learning and Knowledge Extraction

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