The finite model theory of bayesian networks: descriptive complexity (2018)
- Authors:
- USP affiliated authors: MAUÁ, DENIS DERATANI - IME ; COZMAN, FABIO GAGLIARDI - EP
- Unidades: IME; EP
- DOI: 10.24963/ijcai.2018/727
- Subjects: COMPUTABILIDADE E COMPLEXIDADE; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; INFERÊNCIA BAYESIANA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: International Joint Conference on Artificial Intelligence - IJCAI
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
COZMAN, Fabio Gagliardi e MAUÁ, Denis Deratani. The finite model theory of bayesian networks: descriptive complexity. 2018, Anais.. Vienna: IJCAI, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.24963/ijcai.2018/727. Acesso em: 08 abr. 2026. -
APA
Cozman, F. G., & Mauá, D. D. (2018). The finite model theory of bayesian networks: descriptive complexity. In Proceedings. Vienna: IJCAI. doi:10.24963/ijcai.2018/727 -
NLM
Cozman FG, Mauá DD. The finite model theory of bayesian networks: descriptive complexity [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2026 abr. 08 ] Available from: https://doi.org/10.24963/ijcai.2018/727 -
Vancouver
Cozman FG, Mauá DD. The finite model theory of bayesian networks: descriptive complexity [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2026 abr. 08 ] Available from: https://doi.org/10.24963/ijcai.2018/727 - Probabilistic logic programming under the L-Stable semantics
- Specifying credal sets with probabilistic answer set programming
- Robustifying sum-product networks
- The complexity of Bayesian networks specified by propositional and relational languages
- 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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