知識の集積

知識コンパイルは、数多くの人工知能の問題の解決困難さを解決するための一連のアプローチです。

命題モデルは、多項式時間でいくつかのクエリをサポートするためにオフラインフェーズでコンパイルされます。命題モデルをコンパイルする方法は多数存在します。^[1]

コンパイルされた表現によってプロパティが異なります。主なプロパティは次の 3 つです。

• 表現の簡潔さ
• 多項式時間でサポートされるクエリ
• 多項式時間で実行できる表現の変換

ダイアグラム クラスの例としては、OBDD、FBDD、非決定性 OBDD、MDD など があります。

数式クラスの例としては、DNFやCNF などがあります。

回路クラスの例としては、NNF、 DNNF 、 d-DNNF 、SDDなどがあります。

• c2d: d-DNNFへのコンパイルをサポート
• d4: d-DNNFへのコンパイルをサポート
• miniC2D: SDDへのコンパイルをサポート
• KCBox: OBDD、OBDD[AND]、CCDDへのコンパイルをサポート