The complexity of Bayesian networks specified by propositional and relational languages (2018)
- Authors:
- USP affiliated authors: COZMAN, FABIO GAGLIARDI - EP ; MAUÁ, DENIS DERATANI - IME
- Unidades: EP; IME
- DOI: 10.1016/j.artint.2018.06.001
- Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA; COMPUTABILIDADE E COMPLEXIDADE
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Artificial Intelligence
- ISSN: 0004-3702
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 262, p. 96-141, 2018
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
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-
ABNT
COZMAN, Fabio Gagliardi e MAUÁ, Denis Deratani. The complexity of Bayesian networks specified by propositional and relational languages. Artificial Intelligence, v. 262, p. 96-141, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.artint.2018.06.001. Acesso em: 08 abr. 2026. -
APA
Cozman, F. G., & Mauá, D. D. (2018). The complexity of Bayesian networks specified by propositional and relational languages. Artificial Intelligence, 262, 96-141. doi:10.1016/j.artint.2018.06.001 -
NLM
Cozman FG, Mauá DD. The complexity of Bayesian networks specified by propositional and relational languages [Internet]. Artificial Intelligence. 2018 ; 262 96-141.[citado 2026 abr. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.artint.2018.06.001 -
Vancouver
Cozman FG, Mauá DD. The complexity of Bayesian networks specified by propositional and relational languages [Internet]. Artificial Intelligence. 2018 ; 262 96-141.[citado 2026 abr. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.artint.2018.06.001 - Probabilistic logic programming under the L-Stable semantics
- Specifying credal sets with probabilistic answer set programming
- Robustifying sum-product networks
- The finite model theory of bayesian networks: descriptive complexity
- The joy of probabilistic answer set programming: semantics, complexity, expressivity, inference
- Complexity results for probabilistic answer set programming
- The finite model theory of Bayesian network specifications: Descriptive complexity and zero/one laws
- Bayesian networks specified using propositional and relational constructs: combined, data, and domain complexity
- Fast local search methods for solving limited memory influence diagrams
- The complexity of MAP inference in Bayesian networks specified through logical languages
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