Uncertainty inference by probabilistic models

通过概率模型进行不确定性推断

• 批准号: 20300053
• 负责人: SATO Taisuke
• 金额: $ 8.4万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2008
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2008 至 2010
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20300053/
• 关键词: 学習と知識獲得; shared BDD; order-encoding; PRISM; Viterbi推論; BDD; 確率計算; BDD-EMアルゴリズム; 変分ベイズ; 一般化内側・外側確率アルゴリズム

Currently techniques from machine learning and statistical natural language processing are popular in various fields including data-mining and bioinformatics. However they are feature-based and it is difficult to capture interdependent relationships in real data. We have developed a logic-based modeling language PRISM which unifies logical semantics and statistical parameter learning. It separates model description by logical formulas from their probability computation and parameter learning, thereby enabling an expressive yet efficient complex probabilistic modeling.

目前，机器学习和统计自然语言处理技术在数据挖掘和生物信息学等各个领域都很流行。然而它们是基于特征的，很难捕获真实数据中的相互依赖关系。我们开发了一种基于逻辑的建模语言 PRISM，它统一了逻辑语义和统计参数学习。它将逻辑公式的模型描述与概率计算和参数学习分开，从而实现富有表现力且高效的复杂概率建模。

项目成果

Statistical learning of probabilistic BDDs

概率 BDD 的统计学习

• 发表时间: 2009
• 作者: Sato;T.
• 通讯作者: T.

BDD上の命題化計算に基づくEMアルゴリズム

基于BDD上的命题计算的EM算法

• 发表时间: 2010
• 期刊: 人工知能学会論文誌
• 作者: 石畠正和;亀谷由隆;佐藤泰介;湊真一
• 通讯作者: 湊真一

統計的アブダクション

统计绑架

• 发表时间: 2010
• 期刊: 人工知能学会誌 Vol.25, No.3
• 作者: Hitomi Tohyama;Shunsuke Kozawa;Kiyotaka Uchimoto;Shigeki Matsubara;Hitoshi Isahara;佐藤泰介
• 通讯作者: 佐藤泰介

A Bayesian Hybrid Approach to Unsupervised Time Series Discretization

无监督时间序列离散化的贝叶斯混合方法

• 发表时间: 2010
• 作者: Yoshitaka Kameya;Gabriel Synnaeve;Andrei Doncescu;Katsumi Inoue;Taisuke Sato
• 通讯作者: Taisuke Sato

否定枝を含むshared BDD上で動作するEMアルゴリズム

在具有负分支的共享 BDD 上运行的 EM 算法

• 发表时间: 2009
• 作者: 石畠正和;亀谷由隆;佐藤泰介;湊真一
• 通讯作者: 湊真一