Apprentissage Statistique Relationnel Apprentissage de Structures

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Niveau: Supérieur, Doctorat, Bac+8
Apprentissage Statistique Relationnel : Apprentissage de Structures de Réseaux de Markov Logiques ?INH Quang Th?ng Soutenance de Thèse réalisée au LIFO, Université d'Orléans sous la direction de Christel VRAIN et Matthieu EXBRAYAT financée par la Région Centre LIFO, 28 Novembre 2011 ?INH Quang Th?ng ( Soutenance de Thèse, réalisée au LIFO, Université d'Orléans sous la direction de Christel VRAIN et Matthieu EXBRAYAT financée par la Région Centre)LIFO, 28 Novembre 2011 1 / 46

  • réseaux de markov logiques

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  • apprentissages en statistique


Publié le : mardi 1 novembre 2011
Lecture(s) : 59
Source : univ-orleans.fr
Nombre de pages : 60
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ĐINH Quang Thng
réalisée au LIFO, Université d’Orléans sous la direction deChristel VRAINetMatthieu EXBRAYAT financée par la Région Centre
Apprentissage Statistique Relationnel : Apprentissage de Structures de Réseaux de Markov Logiques
Soutenance de Thèse
LIFO, 28 Novembre 2011
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Apprentissage par Graphe des Prédicats
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Apprentissage par Graphe des Prédicats
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Logique du Premier Ordre : Définitions
Unatomeest une expressionp(t1, ...,tk)p est un prédicat ett1, ...,tksont les termes (variables ou constantes) Smokes(X),Friends(X,Y),Smokes(a) Unlittéralest un atome (littéral positif) ou la négation d’un atome (littéral négatif) Unlittéral closne contient aucune variable, unlittéral avec variablesne contient que des variables Uneclauseest une disjonction de littéraux. Une clause de Hornest une clause comportant au plus un littéral positif. ¬Smokes(X)Cancer(X) Unevariabilisationest un remplacement des constantes par des variables
6eiEuBXAReNMttahtstelVRAIhriertnérP)igéReCnoepcélaarTfYAaninnggThQuanĐINH
areMxdauseRévokinTfcéanarepRélataMteihtBXEuAYARhristelVRAINenaTgHNuQhgnIĐ/460117bre2ovem
Exemple
Modèle pour la loi de probabilité d’un ensemble des variables : X= (X1,X2, . . . ,Xn) Repose sur les dépendances conditionnelles entre les variables Un graphe non orientéGet un ensemble de fonctions potentiels{φk}: unnœud←→unevariable uneclique←→une fonctionφk
Trois cliques maximales : {A, B},{B, C},{C, D, E}←→ φ1(A,B),φ2(B,C),φ3(C,D,E)
liré)PrentCeongiN82,OFILserianim
ggnaunhTĐHQINTAifRBYAueXEttihetMaRAINtelVhrisibabétilRséeauxdeMarkov:ProeéapancngéoilrRatre)nCeniminPrélFILseriaevoN82,O1120remb
Modèle log-linéaire : P(X=x) =Z1exp(Pkwkfk(x))
φk(x{k})est positive,φk(x{k}) =exp(wkfk(x))et fk(x)est une caractéristique de l’étatx {k}
Exemplex= (a,b,c,d,e)X P(A=a,B=b,C=c,D=d,E=e) =1Zφ1(a,b)φ2(b,c)φ3(c,d,e) Z=P(a1,b1,c1,d1,e1)Xφ1(a1,b1)φ2(b1,c1)φ3(c1,d1,e1).
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Probabilité d’un monde : P(X=x) =Z1Qkφk(x{k}) x{k}est l’état de lak-èmeclique Z=PxXQkφk(x{k})constante de normalisation
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