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內(nèi)容簡介

　　概率邏輯程序是在邏輯程序的基礎(chǔ)上增加對不確定性信息的表示。概率邏輯程序是以下兩個(gè)用途廣泛的領(lǐng)域交叉形成的：邏輯和概率的統(tǒng)一、概率程序。邏輯用于表示實(shí)體之間的復(fù)雜關(guān)系，而概率論對構(gòu)建屬性和關(guān)系的不確定性模型有幫助。統(tǒng)一兩個(gè)理論是一個(gè)非?；钴S的研究領(lǐng)域。概率邏輯程序與帶知識(shí)表示能力的邏輯語言和帶計(jì)算能力的圖靈復(fù)雜語言類似，因此，它是兩種語言的*佳組合。由于概率邏輯程序的出現(xiàn)，越來越多的研究著開始關(guān)注它，并已產(chǎn)生了許多語言、推理和學(xué)習(xí)算法。本書主要對該領(lǐng)域提供一個(gè)概要，同時(shí)介紹分布語義下的具體語言。本書主要介紹語義、推理、學(xué)習(xí)和他們之間的關(guān)系。本書的許多例子和代碼見網(wǎng)站http：//cplint.eu。

作者簡介

　　法布里奇奧·里古齊（Fabrizio Riguzzi）是費(fèi)拉拉大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)系計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)副教授，在此之前，他是該大學(xué)的助理教授。他在博洛尼亞大學(xué)獲得碩士和博士學(xué)位，是意大利人工智能協(xié)會(huì)副主席，還是官方雜志Intelligenza Artificiale的主編。他在機(jī)器學(xué)習(xí)、歸納邏輯程序設(shè)計(jì)和統(tǒng)計(jì)關(guān)系學(xué)習(xí)等領(lǐng)域發(fā)表了150多篇論文。他的目標(biāo)是開發(fā)一個(gè)能將人工智能、邏輯和統(tǒng)計(jì)進(jìn)行融合的智能系統(tǒng)。

圖書目錄

出版者的話
譯者序
序言
前言
關(guān)于作譯者
第1章　預(yù)備知識(shí)1
　1.1　序、格和序數(shù)1
　1.2　映射和不動(dòng)點(diǎn)2
　1.3　邏輯程序3
　1.4　正規(guī)邏輯程序的語義8
　　1.4.1　程序完備化8
　　1.4.2　良基語義10
　　1.4.3　穩(wěn)定模型語義13
　1.5　概率論14
　1.6　概率圖模型21
第2章　概率邏輯程序語言27
　2.1　基于分布語義的語言27
　　2.1.1　帶標(biāo)注析取的邏輯程序27
　　2.1.2　ProbLog28
　　2.1.3　概率Horn溯因28
　　2.1.4　PRISM29
　2.2　不帶函數(shù)符號的程序的分布語義30
　2.3　示例程序33
　2.4　表達(dá)能力的等價(jià)性36
　2.5　將LPAD轉(zhuǎn)換成貝葉斯網(wǎng)絡(luò)38
　2.6　分布語義的通用性41
　2.7　分布語義的擴(kuò)展42
　2.8　CP-Logic43
　2.9　不可靠程序的語義47
　2.10　KBMC概率邏輯程序設(shè)計(jì)語言49
　　2.10.1　貝葉斯邏輯程序50
　　2.10.2　CLP(BN)50
　　2.10.3　Prolog因子語言51
　2.11　概率邏輯程序的其他語義52
　　2.11.1　隨機(jī)邏輯程序53
　　2.11.2　ProPPR54
　2.12　其他概率邏輯語義54
　　2.12.1　Nilsson概率邏輯55
　　2.12.2　馬爾可夫邏輯網(wǎng)絡(luò)55
　　2.12.3　帶標(biāo)注的概率邏輯程序58
第3章　帶函數(shù)符號的語義59
　3.1　帶函數(shù)符號程序的分布語義60
　3.2　解釋的無窮覆蓋集63
　3.3　與Sato和Kameya的定義的比較71
第4章　混合程序的語義74
　4.1　混合ProbLog74
　4.2　分布子句76
　4.3　擴(kuò)展的PRISM79
　4.4　Cplint混合程序80
　4.5　概率約束邏輯程序83
第5章　精確推理92
　5.1　PRISM93
　5.2　知識(shí)編譯95
　5.3　ProbLog196
　5.4　cplint98
　5.5　SLGAD99
　5.6　PITA100
　5.7　ProbLog2103
　5.8　TP編譯111
　5.9　PITA中的建模假設(shè)113
　　5.9.1　PITA(OPT)115
　　5.9.2　用PITA實(shí)現(xiàn)的MPE117
　5.10　有無限個(gè)解釋的查詢的推理118
　5.11　混合程序的推理118
第6章　提升推理123
　6.1　提升推理預(yù)備知識(shí)123
　　6.1.1　變量消除124
　　6.1.2　GC-FOVE126
　6.2　LP2127
　6.3　使用聚合parfactor的提升推理129
　6.4　加權(quán)一階模型計(jì)數(shù)130
　6.5　帶環(huán)邏輯程序132
　6.6　各種方法的比較132
第7章　近似推理133
　7.1　ProbLog1133
　　7.1.1　迭代深化133
　　7.1.2　k-best134
　　7.1.3　蒙特卡羅方法134
　7.2　MCINTYRE136
　7.3　帶無窮多個(gè)解釋的查詢的近似推理138
　7.4　條件近似推理138
　7.5　通過采樣對混合程序進(jìn)行近似推理140
　7.6　混合程序的帶有界誤差的近似推理141
　7.7　k-優(yōu)化142
　7.8　基于解釋的近似加權(quán)模型計(jì)數(shù)144
　7.9　帶TP編譯的近似推理146
　7.10　DISTR和EXP任務(wù)146
第8章　非標(biāo)準(zhǔn)推理149
　8.1　可能性邏輯程序設(shè)計(jì)149
　8.2　決策-理論P(yáng)robLog150
　8.3　代數(shù)ProbLog155
第9章　參數(shù)學(xué)習(xí)161
　9.1　PRISM參數(shù)學(xué)習(xí)161
　9.2　LLPAD和ALLPAD參數(shù)學(xué)習(xí)166
　9.3　LeProbLog166
　9.4　EMBLEM169
　9.5　ProbLog2參數(shù)學(xué)習(xí)176
　9.6　混合程序的參數(shù)學(xué)習(xí)177
第10章　結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)178
　10.1　歸納邏輯程序178
　10.2　LLPAD和ALLPAD結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)181
　10.3　ProbLog理論壓縮182
　10.4　ProbFOIL和ProbFOIL 182
　10.5　SLIPCOVER186
　　10.5.1　語言偏好186
　　10.5.2　算法描述187
　　10.5.3　運(yùn)行實(shí)例191
　10.6　數(shù)據(jù)集實(shí)例192
第11章　cplint實(shí)例194
　11.1　cplint命令194
　11.2　自然語言處理197
　　11.2.1　概率上下文無關(guān)文法197
　　11.2.2　概率左角文法197
　　11.2.3　隱馬爾可夫模型198
　11.3　繪制二元決策圖199
　11.4　高斯過程200
　11.5　Dirichlet過程203
　　11.5.1　Stick-Breaking過程203
　　11.5.2　中餐館過程206
　　11.5.3　混合模型207
　11.6　貝葉斯估計(jì)208
　11.7　Kalman濾波器209
　11.8　隨機(jī)邏輯程序211
　11.9　方塊地圖生成213
　11.10　馬爾可夫邏輯網(wǎng)絡(luò)214
　11.11　Truel215
　11.12　優(yōu)惠券收集者問題217
　11.13　一維隨機(jī)游走220
　11.14　隱含Dirichlet分配220
　11.15　印度人GPA問題223
　11.16　Bongard問題224
第12章　總結(jié)227
附錄　縮略語及符號對照表228
參考文獻(xiàn)231