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Markov logic network
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马尔可夫逻辑网络对一阶逻辑展现出0-1律
研究人员证明了当领域权重按1/n缩放时,马尔可夫逻辑网络(MLNs)中的一阶逻辑存在0-1律。这意味着随着领域规模的增加,任何一阶句子的成立概率都将趋近于0或1,与权重无关。如果不进行这种缩放,行为将更加复杂,会出现7种不同的情况,具体取决于特定权重,可能导致渐近概率的相变。研究结果对大规模推理具有积极意义。
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新研究探讨马尔可夫逻辑网络的渐近性
研究人员分析了马尔可夫逻辑网络(MLNs)在域大小趋近于无穷时的渐近行为。研究表明,在温和假设下,具有正权重软约束的MLNs在足够大的域中将与均匀分布产生分歧。对于具有一元关系符号的语言,该研究对MLN的渐近行为进行了刻画,表明MLNs和提升贝叶斯网络可以定义不同的结构分布。