Apprentissage génératif de la structure de réseaux logiques de Markov à partir d'un graphe des prédicats

Résumé : Les Réseaux Logiques de Markov (MLNs) combinent l'apport statistique des Réseaux de Markov à la logique du premier ordre. Dans cette approche, chaque clause logique se voit affectée d'un poids, l'instantiation des clauses permettant alors de produire un Réseau de Markov. L'apprentissage d'un MLN consiste à apprendre d'une part sa structure (la liste de clauses logiques) et d'autre part les poids de celles-ci. Nous proposons ici une méthode d'apprentissage génératif de Réseau Logique de Markov. Cette méthode repose sur l'utilisation d'un graphe des prédicats, produit à partir d'un ensemble de prédicats et d'une base d'apprentissage. Une méthode heuristique de variabilisation est mise en œuvre afin de produire le jeu de clauses candidates. Les résultats présentés montrent l'intérêt de notre approche au regard de l'état de l'art.
Document type :
Conference papers
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00659874
Contributor : Christel Vrain <>
Submitted on : Friday, January 13, 2012 - 7:01:13 PM
Last modification on : Thursday, January 17, 2019 - 3:06:04 PM

Identifiers

  • HAL Id : hal-00659874, version 1

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Citation

Quang-Thang Dinh, Matthieu Exbrayat, Christel Vrain. Apprentissage génératif de la structure de réseaux logiques de Markov à partir d'un graphe des prédicats. Extraction et gestion des connaissances (EGC'2011), Jan 2011, Brest, France. pp.413-424. ⟨hal-00659874⟩

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