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            多位CS教授操刀,這本書帶你入門「提升概率推理」,免費預覽章節放出

              機器之心報道

              編輯:杜偉

              對于想要了解提升推理與關系概率模型等領域知識的讀者,這本書值得一看!

              統計關系人工智能(Statistical relational AI, StaRAI)是研究「不確定性下的推理」和「個人與關系推理」之間的整合。StaRAI 使用的表征通常被稱為關系概率模型。提升推理(Lifted inference)研究的是如何利用關系概率模型中固有的結構,無論是從這些模型的表達方式還是從對它們的觀察中提取結構入手。

              最近,UCLA 計算機科學副教授 Guy Van den Broeck、達姆施塔特工業大學計算機科學教授 Kristian Kersting 以及英屬哥倫比亞大學計算機科學教授 David Poole 等學者合著了一本專門介紹提升概率推理(Lifted Probabilistic Inference)的書籍,涵蓋了這一活躍領域的最新重大進展,為廣大讀者提供了非常全面的綜述。

              整體上,該書主要由以下三大部分組成:

              引入:概率圖模型和關系概率模型的背景知識以及可以從這些模型中學到什么。

              重點:提升推理,主要包含兩方面——精確推理和近似推理。

              其他:探討了關系領域的可提升性和行為理論,從而將該領域的學習與推理聯系起來。

              目前,該書放出了一些預覽章節(前四章),主要介紹了統計關系 AI 的表征、推理與學習、統計關系學習(SRL)(又包括 SRL 模型、SRL 模型的參數學習、馬爾可夫邏輯網絡及其參數與結構學習等)和提升變量排除。

              預覽章節地址:https://www.google.de/books/edition/An_Introduction_to_Lifted_Probabilistic/bIU6EAAAQBAJ?hl=en&gbpv=1

              剩余章節內容如下:

              第 5 章:基于搜索的精確提升推理

              第 6 章:用于有向模型的提升聚合和斯科林化(skolemization)

              第 7 章:一階知識編譯

              第 8 章:域可提升性

              第 9 章:基于可交換性的易處理性:提升統計學

              第 10 章:提升馬爾可夫鏈蒙特卡洛理論(MCMC)

              第 11 章:用于概率與組合問題的提升信息傳遞

              第 12 章:提升泛化置信傳播:松弛、補償與恢復

              第 13 章:變分推理的可提升性理論

              第 14 章:混合關系模型的提升推理

              第 15 章:顏色細化及其應用

              第 16 章:隨機規劃與提升推理

              對「提升概率推理」領域感興趣的讀者可前往預覽章節閱讀相應內容。

              作者介紹

              個人主頁:https://web.cs.ucla.edu/~guyvdb/

              Guy Van den Broeck 為加州大學洛杉磯分校計算機科學系的副教授和 Samueli Fellow,并領導著 StarAI lab。他的主要研究興趣為機器學習(統計關系學習等),知識表示與推理(圖模型、提升概率推理等),概率推理和學習應用(概率編程、概率數據庫),以及人工智能的一般方法。

              個人主頁:https://ml-research.github.io/people/kkersting/index.html

              Kristian Kersting 是德國達姆施塔特工業大學計算機科學系的教授。他是人工智能和機器學習 (AIML) 實驗室的負責人、認知科學中心的成員、ELLIS Unit Darmstadt 的教員,以及 Hessian 人工智能中心 (hessian.ai) 的創始聯合主任 。Kristian Kersting 于 2006 年在弗萊堡大學獲得博士學位,并先后就職于麻省理工學院、Fraunhofer IAIS、波恩大學和多特蒙德工業大學。

              他的主要研究興趣是統計關系 AI 以及深度(概率)編程和學習。目前,Kristian 發表了 180 多篇經過同行評審的技術論文,和其他學者合著了一本關于統計關系 AI 的 「Morgan&Claypool」書籍。

              個人主頁:https://personal.utdallas.edu/~sriraam.natarajan/index.html

              Sriraam Natarajan 為德州大學達拉斯分校計算機科學系教授以及機器學習中心主任。他的研究興趣在于 AI 和機器學習以及它們在醫療健康問題中的應用。更具體地,他對關系學習、強化學習、圖模型和規劃問題都感興趣。

              個人主頁:https://www.cs.ubc.ca/~poole/

              David Poole 為英屬哥倫比亞大學計算機科學系教授,計算智能實驗室主任。他的主要研究興趣是人工智能、知識表示、不確定性推理、計算邏輯、概率論證系統、關于行為推理、決策理論規劃等。

              參考鏈接:

              https://mitpress.mit.edu/books/introduction-lifted-probabilistic-inference

              與吳恩達共話ML未來發展,2021亞馬遜云科技中國峰會可「玩」可「學」

              2021亞馬遜云科技中國峰會「第二站」將于9月9日-9月14日全程在線上舉辦。對于AI開發者來說,9月14日舉辦的「人工智能和機器學習峰會」最值得關注。

              當天上午,亞馬遜云科技人工智能與機器學習副總裁Swami Sivasubramanian 博士與 AI 領域著名學者、Landing AI 創始人吳恩達(Andrew Ng )博士展開一場「爐邊談話」。

              不僅如此,「人工智能和機器學習峰會」還設置了四大分論壇,分別為「機器學習科學」、「機器學習的影響」、「無需依賴專業知識的機器學習實踐」和「機器學習如何落地」,從技術原理、實際場景中的應用落地以及對行業領域的影響等多個方面詳細闡述了機器學習的發展。

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              ??THE END?

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              投稿或尋求報道:content@jiqizhixin.com

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