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命題論理に基づく確率モデルのための二分決定グラフと順序符号化を用いた効率的なEMアルゴリズム

机译:基于命题逻辑的概率模型的二元决策图和顺序编码高效的EM算法

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摘要

本論文では命題論理に基づく確率モデルに対するEMアルゴリズムを二分決定グラフと順序符号化を用いて効率的に実行する方法を提案する.提案手法の時間/空間計算量は観測を表現するBDDのサイズに比例し,noisy-OR モデルと隠れマルコフモデルに対する確率学習計算量は従来法と一致する.更に,提案手法は論理に基づくアブダクションより得られた任意の論理式で表される仮説を統計的に評価可能である.本論文ではアブダクションにより得られたバイオデータに関する仮説を提案手法により評価し,化学的にに妥当な仮説が上位にランキングきれることを確認した.
机译:在本文中,我们提出了一种使用二进制确定图和顺序编码的命题逻辑有效地对概率模型进行高效地执行EM算法的方法。 所提出的方法的时间/空间计算量与表示观察的BDD的大小成比例,并且噪声或模型和隐马尔可夫模型的概率学习计算量与传统方法匹配。 此外,所提出的方法可以统计地评估由从基于逻辑的施用获得的任何逻辑表达表示的假设。 在本文中,我们通过提出的方法评估了通过绑架所获得的生物碘盘的假设,并且证实了化学有效的假设可以在上面排名。

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