与/或搜索与变量消除的关系

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摘要翻译：
本文通过新的and/OR搜索框架，比较了图形模型中的搜索和推理。具体地说，我们比较了变量消除(VE)和记忆密集型和/或搜索(AO)和放置算法，如基于图的backjupping和no-good和good学习，以及在和/或搜索框架内的递归条件[7]和值消除[2]。
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英文标题：
《The Relationship Between AND/OR Search and Variable Elimination》
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作者：
Robert Mateescu, Rina Dechter
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最新提交年份：
2012
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分类信息：

一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Artificial Intelligence        人工智能
分类描述：Covers all areas of AI except Vision, Robotics, Machine Learning, Multiagent Systems, and Computation and Language (Natural Language Processing), which have separate subject areas. In particular, includes Expert Systems, Theorem Proving (although this may overlap with Logic in Computer Science), Knowledge Representation, Planning, and Uncertainty in AI. Roughly includes material in ACM Subject Classes I.2.0, I.2.1, I.2.3, I.2.4, I.2.8, and I.2.11.
涵盖了人工智能的所有领域，除了视觉、机器人、机器学习、多智能体系统以及计算和语言（自然语言处理），这些领域有独立的学科领域。特别地，包括专家系统，定理证明（尽管这可能与计算机科学中的逻辑重叠），知识表示，规划，和人工智能中的不确定性。大致包括ACM学科类I.2.0、I.2.1、I.2.3、I.2.4、I.2.8和I.2.11中的材料。
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英文摘要：
  In this paper we compare search and inference in graphical models through the new framework of AND/OR search. Specifically, we compare Variable Elimination (VE) and memoryintensive AND/OR Search (AO) and place algorithms such as graph-based backjumping and no-good and good learning, as well as Recursive Conditioning [7] and Value Elimination [2] within the AND/OR search framework.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/1207.1407

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关键词：Conditioning Intelligence relationship Presentation elimination search 框架 模型 compare 搜索