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  1. 全国大会
  2. 81回
  3. 人工知能と認知科学

Vanilla PRM: a novel method for learning Probabilistic Relational Models

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/196753
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/196753
817d4314-bef4-40c0-b96f-fc4e1b336741
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z81-2D-06.pdf IPSJ-Z81-2D-06.pdf (585.6 kB)
Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2019-02-28
タイトル
タイトル Vanilla PRM: a novel method for learning Probabilistic Relational Models
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
創価大
著者所属
サンパウロ大
著者名 Luiz, Mormille

× Luiz, Mormille

Luiz, Mormille

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Fabio, Gagliardi

× Fabio, Gagliardi

Fabio, Gagliardi

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 Probabilistic Relational Models (PRM) extend Bayesian networks allowing the representation of information in a relational database, by introducing relations and individuals. However, learning a PRM structure from relational data is a more complex task than learning a Bayesian Network from “flat” data. The main difficulties that arise while learning a PRM are establishing what are the legal dependency structures, searching for possible structures, and scoring them. We propose a novel method for searching for a PRM structure using a score typically used to learn Bayesian networks and apply it to a real, large scale problem, achieving near state of the art performance.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第81回全国大会講演論文集

巻 2019, 号 1, p. 55-56, 発行日 2019-02-28
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 22:37:22.138135
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