Fondamenti di programmazione logica probabilistica: Linguaggi, semantica, inferenza e apprendimento

Titolo originale:

Foundations of Probabilistic Logic Programming: Languages, Semantics, Inference and Learning

Contenuto del libro:

Dalla sua nascita, il campo della Programmazione Logica Probabilistica ha visto un costante aumento di attività, con molte proposte di linguaggi e algoritmi per l'inferenza e l'apprendimento.

Questo libro si propone di fornire una panoramica del campo, con particolare attenzione ai linguaggi basati sulla Semantica della Distribuzione, uno degli approcci più influenti. Il libro presenta le idee principali per la semantica, l'inferenza e l'apprendimento ed evidenzia le connessioni tra i metodi.

Molti esempi del libro includono un link a una pagina dell'applicazione web http: //cplint. eu dove il codice può essere eseguito online.

Questa seconda edizione si propone di riportare le novità più interessanti del settore dalla pubblicazione della prima edizione. La semantica dei programmi ibridi con simboli di funzione è stata posta su basi solide. La programmazione probabilistica degli insiemi di risposte ha suscitato grande interesse insieme agli studi sulla complessità dell'inferenza. Sono ora disponibili algoritmi per la risoluzione dei compiti MPE e MAP. L'inferenza per i programmi ibridi è cambiata radicalmente con l'introduzione della Weighted Model Integration.

Per quanto riguarda l'apprendimento, sono apparsi i primi approcci per l'integrazione neuro-simbolica e gli algoritmi per l'apprendimento della struttura dei programmi ibridi.

Inoltre, dato il costo dell'apprendimento dei PLP, diversi lavori hanno proposto restrizioni linguistiche per accelerare l'apprendimento e migliorarne la scalabilità.