inference

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    產生在我的應用程序在執行時,推理我有一個問題的推論,我無法捕捉由推理產生的推論。 它的正常進行,在printClassTree表明我的推論被發現,但結果OWLOntology沒有推論。 當前代碼: com.clarkparsia.pellet.owlapiv3.PelletReasoner reasoner = PelletReasonerFactory.getInstance().createR

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    我想了解更多關於答案/推理引擎如何工作,背後的代碼。 是否有任何着名或出色的算法,好的書籍或關於此主題的論文? Google Now(答案不是預測部分),Siri和Wolfram | Alpha工作? 我知道他們使用自然語言處理和機器學習,但他們如何從知識/事實的集合中回答問題?

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    我想知道任何人都會在lambda微積分上有一些體面的資源,特別是類型推斷。 我正在學習考試,我似乎無法找到關於lambda類型的任何信息,以及如何在我已完成的任何教程中推斷。 我有我試圖圍繞讓我的頭,星期二的考試問題.. 推斷類型在下面的演算表達式的所有變量和括號的子表達式: (\表示拉姆達) (((\ X(\年。(X,Y),Y))G)H) 我保證這不是功課!任何幫助將是非常受歡迎的。

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    捕捉通配符從this甲骨文的Java教程: 的WildcardError例如產生捕獲錯誤時,編譯: public class WildcardError { void foo(List<?> i) { i.set(0, i.get(0)); } } 此錯誤示範後,他們通過解決問題輔助方法: public class WildcardFixed {

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    在此期間,我正在研究一個需要某種抽象的項目,但我不知道如何解決與Java泛型和類型推理相關的一些問題。 這是源代碼的簡化結構: public abstract class BaseDataset { // Some data // Some methods } public class DerivedDataset1 extends BaseDataset {

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    我想知道在EM算法中使用ICM作爲E步驟的近似的數學理由是什麼。 正如我在E步驟中所理解的,我們的想法是找到一個等於潛變量後驗分佈的分佈,它保證了可能性增加或從一些簡單的分佈族中找到最佳可能分佈,似然函數的下界增加。 在這樣的E步驟中,如何在數學上證明使用ICM?任何參考/派生/筆記都會非常有幫助。 感謝您的幫助。

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    我正在研究使用2-TBN動態貝葉斯網絡的自動和絃識別項目,其中有4個離散隱藏節點和2個連續可觀察節點。 我使用bayes網絡工具箱創建了模型,這方面沒有問題。 第五和第六個節點分別是13和12維的可觀察節點。 我正在嘗試使用我無法做到的工具箱的推理部分。我寫了下面的代碼,它沒有給出正確的輸出。 function [path,data] = mydecode(bnet,mean,sigma,dat)

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    R提供了一個非常強大的軟件包,稱爲laplacesdemon,用於使用laplace分佈進行貝葉斯推斷。我想知道是否有任何等效的Matlab包? 謝謝!

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    我做了一個圖表來說明我對推理和決策理論之間關係的理解。有人能指出圖中的一些錯誤嗎?

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    我有涉及部分溯因推理高斯貝葉斯網絡(貝葉斯網絡容納隨機變量的持續性,並按照聯合高斯分佈)的一些問題... 我的問題是: 像高斯貝葉斯網絡的情況下,結點樹的傳播算法可以適用於離散變量貝葉斯網絡嗎? 如果沒有,那麼哪些算法適用於高斯貝葉斯網絡? 在高斯貝葉斯網絡的情況下是否有任何複雜度證明用於部分推斷推理(因爲已知在離散變量貝葉斯網絡的情況下該任務是NP-hard)? 進化算法或MCMC採樣準則可應用