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Seminário do Grupo de Lógica, Inteligência Artificial
e Métodos Formais - LIAMF
Seminário Registrado na CPG do IME/USP
Página: http://www.ime.usp.br/~liamf/seminarios/index.html
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Título: Inferência Aproximada em Lógicas Probabilísticas de Primeira
Ordem através do Método de Monte Carlo com Cadeias de Markov
Palestrante: Joselyto Riani (aluno de doutorado - orientadora: Renata
Wasserman)
Data: sexta-feira, 26/08/2005, 11:40 h
Local: Sala 144 do bloco B
Resumo: o método de Monte Carlo é usado para se calcular aproximações
com base em amostragem. Quando o cálculo da distribuição de
probabilidades necessário para gerar as amostras é muito caro, pode-se
simular uma cadeia de Markov cuja distribuição estacionária é a
distribuição desejada. Neste caso, as amostras são obtidas após a cadeia
ter convergido. O objetivo deste seminário é mostrar como este método,
chamado de Monte Carlo com Cadeias de Markov (MCMC), pode ser aplicado
para realizar inferência aproximada em lógicas probabilísticas de
primeira ordem no espaço de mundos possíveis.
Todos são benvindos
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