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使用离散的傅立叶变换中的2个变量的马尔可夫逻辑网络提出推断，并具有功能和基数约束
Lifted Inference in 2-Variable Markov Logic Networks with Function and Cardinality Constraints Using Discrete Fourier Transform
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论文摘要
在本文中，我们表明，具有基数和函数约束的2变量马尔可夫逻辑网络（MLN）的推论是可以识别的。为了获得此结果，我们使用现有的域载算法进行加权的一阶模型计数（van den Broeck等，KR 2014）以及与MLN相关的某些分布的离散傅立叶变换。
In this paper we show that inference in 2-variable Markov logic networks (MLNs) with cardinality and function constraints is domain-liftable. To obtain this result we use existing domain-lifted algorithms for weighted first-order model counting (Van den Broeck et al, KR 2014) together with discrete Fourier transform of certain distributions associated to MLNs.
