Titre original :
Foundations of Probabilistic Logic Programming: Languages, Semantics, Inference and Learning
Contenu du livre :
Depuis sa naissance, le domaine de la programmation logique probabiliste a connu une augmentation constante de l'activité, avec de nombreuses propositions de langages et d'algorithmes pour l'inférence et l'apprentissage.
Ce livre a pour but de fournir une vue d'ensemble du domaine en mettant l'accent sur les langages relevant de la sémantique de distribution, l'une des approches les plus influentes. Le livre présente les principales idées pour la sémantique, l'inférence et l'apprentissage et met en évidence les liens entre les méthodes.
De nombreux exemples du livre incluent un lien vers une page de l'application web http : //cplint. eu où le code peut être exécuté en ligne.
Cette deuxième édition vise à présenter les nouveautés les plus intéressantes dans le domaine depuis la publication de la première édition. La sémantique des programmes hybrides avec des symboles de fonction a été établie sur des bases solides. La programmation probabiliste par ensembles de réponses a suscité beaucoup d'intérêt, de même que les études sur la complexité de l'inférence. Des algorithmes pour résoudre les tâches MPE et MAP sont maintenant disponibles. L'inférence pour les programmes hybrides a changé radicalement avec l'introduction de l'intégration pondérée des modèles.
En ce qui concerne l'apprentissage, les premières approches d'intégration neuro-symbolique sont apparues, ainsi que des algorithmes d'apprentissage de la structure des programmes hybrides.
De plus, étant donné le coût de l'apprentissage des PLP, plusieurs travaux ont proposé des restrictions de langage pour accélérer l'apprentissage et améliorer sa mise à l'échelle.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9788770227193 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2023 |
| Nombre de pages : | 506 |
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