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  On the complexity of inference about probabilistic relational models

Jaeger, M. (2000). On the complexity of inference about probabilistic relational models. Artificial Intelligence, 117, 297-308.

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基本情報

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-000F-344A-0 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-000F-344B-E
資料種別: 学術論文

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:
aij00.ps.gz (全文テキスト（全般）), 78KB
 
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aij00.ps.gz
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非公開
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application/gzip
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著作権日付:
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著作権情報:
-
CCライセンス:
-

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作成者

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 作成者:
Jaeger, Manfred1, 著者           
所属:
1Programming Logics, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_40045              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: We investigate the complexity of probabilistic inference from knowledge bases that encode probability distributions on finite domain relational structures. Our interest here lies in the complexity in terms of the domain under consideration in a specific application instance. We obtain the result that assuming NETIME$\neq$ETIME this problem is not polynomial for reasonably expressive representation systems. The main consequence of this result is that it is unlikely to find inference techniques with a better worst-case behavior than the commonly employed strategy of constructing standard Bayesian networks over ground atoms (knowledge based model construction).

資料詳細

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言語: eng - English
 日付: 2010-03-122000
 出版の状態: 出版
 ページ: -
 出版情報: -
 目次: -
 査読: 査読あり
 識別子（DOI, ISBNなど）: eDoc: 519773
その他: Local-ID: C1256104005ECAFC-ADCD4005448FD8EFC12569D500647999-Jaeger00
 学位: -

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訴訟

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Project information

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出版物 1

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出版物名: Artificial Intelligence
種別: 学術雑誌
 著者・編者:
所属:
出版社, 出版地: -
ページ: - 巻号: 117 通巻号: - 開始・終了ページ: 297 - 308 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISSN: 0004-3702