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probabilistic logic programming
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DeepProbLog 将深度学习与逻辑编程相结合用于医学诊断
研究人员开发了一种名为 DeepProbLog 的新型神经符号方法，用于诊断推理，特别是在数据隐私受到关注的医学应用中。该方法将深度学习与概率逻辑编程相结合，在一个透明的概率框架内分析患者数据（如图像）。该研究展示了一个使用基于文献的汇总统计信息构建中风检测系统的流程，采用最大熵技术增强不完整的概率信息，并使用 ProbLog 2 从因果模型过渡到判别模型。
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新方法阐明概率逻辑编程中的因果关系
研究人员开发了一种方法，用于确定概率逻辑程序的因果顺序是否可从其概率信息中唯一识别。通过利用无环概率逻辑程序与贝叶斯网络之间的联系，该研究概述了建立唯一因果顺序的条件。该方法还通过规定的因果对称性整合了来自关系结构的约束，从而能够验证学习程序的明确定义的干预语义。