DNF Sampling for ProbLog Inference

Inference in probabilistic logic languages such as ProbLog, an extension of Prolog with probabilistic facts, is often based on a reduction to a propositional formula in DNF. Calculating the probability of such a formula involves the disjoint-sum-problem, which is computationally hard. In this work we introduce a new approximation method for ProbLog inference which exploits the DNF to focus sampling. While this DNF sampling technique has been applied to a variety of tasks before, to the best of our knowledge it has not been used for inference in probabilistic logic systems. The paper also presents an experimental comparison with another sampling based inference method previously introduced for ProbLog.Comment: Online proceedings of the Joint Workshop on Implementation of Constraint Logic Programming Systems and Logic-based Methods in Programming Environments (CICLOPS-WLPE 2010), Edinburgh, Scotland, U.K., July 15, 201

Aplicaciones de la Programación Lógica Probabilística usando Problog2

La motivación principal por la que se ha elegido este tema para la realización del trabajo de fin de grado es la profundización en el ámbito de estudio de la Inteligencia Artificial, estudiada a lo largo de la carrera y que en la actualidad tiene una importancia considerable gracias a los continuos avances que surgen, incluso a día de hoy, que hacen que sea difícil establecer un límite de las capacidades que presenta. Centrándonos en la programación lógica probabilística, se han desarrollado muchas herramientas para su utilización, como son PHA, PRISM, SLP o MLN. Todas estas tienen la capacidad de generar probabilidades en sus fórmulas lógicas, sin embargo, todas cuentan con limitaciones y restricciones utilizadas para facilitar su computación que no permiten al algoritmo desarrollar su funcionalidad de la manera más precisa. Por otro lado, Problog2 tiene un uso muy simple que permite modelar y obtener respuestas rápidamente además de la capacidad de tratar conjuntos de datos muy grandes. Una de las principales razones por la que ocurre esto, a diferencia de los anteriores, es que Problog2 basa su inferencia en un mundo cerrado, es decir, se centra en representaciones de alto nivel simbólicos donde las variables siempre están definidas, lo que genera esta capacidad de ejecución rápida y eficaz. Además de esto, otra motivación importante para el estudio de Problog2 es que es uno de los lenguajes más modernos que tratan la programación lógica probabilística, y por ello cuentan con un blog en el que están presentes los desarrolladores del lenguaje [3] y en el que se discuten aspectos importantes a tratar para mejorar las capacidades del lenguaje, por lo que podemos decir que el lenguaje en sí está ‘vivo’ a día de hoy y se sigue mejorando y perfeccionando. Por esta razón compararemos este lenguaje con las capacidades que presentan otros para decidir si el uso de Problog2 para desarrollar nuestro modelo es el correcto. Nuestro modelo para ver las aplicaciones que tienen la programación lógica probabilística se basará en el reconocimiento de actividades, pero esto engloba muchas posibilidades. Nos centraremos en el ámbito del reconocimiento de actividades en vídeos de vigilancia. Las actividades que ocurren en estos vídeos están bastante acotadas por lo que no se tendrá que divagar en exceso para saber qué actividad se está realizando. Como hemos dicho, el modelo será una aproximación lo más real posible a lo que sería un sistema capaz de reconocer actividades en tiempo real. Nuestro modelo se basará en el reconocimiento de actividades a partir de datos ya procesados de bases de datos de vídeos de vigilancia, ya que el desarrollo de un sistema para el tratamiento de datos sería mucho más costoso y quedaría fuera del ámbito en el que se centra este trabajo, ya que está mas centrado en Deep Learning.Ingeniería Informátic

DNF sampling for ProbLog inference

Inference in probabilistic logic languages such as ProbLog, an extension of Prolog with probabilistic facts, is often based on a reduction to a propositional formula in DNF. Calculating the probability of such a formula involves the disjoint-sum-problem, which is computationally hard. In this work we introduce a new approximation method for ProbLog inference which exploits the DNF to focus sampling. While this DNF sampling technique has been applied to a variety of tasks before, to the best of our knowledge it has not been used for inference in probabilistic logic systems. The paper also presents an experimental comparison with another sampling based inference method previously introduced for ProbLog.status: publishe