面向表示无关的概率编程

本文解决了当前概率编程语言的一个重要局限性：模型表示与推理算法的紧密耦合。通过引入具有五个基本操作的因子抽象，作者提出了一个通用接口，允许在单个框架内混合不同的表示（离散表、高斯分布、基于样本的方法）。这是实现更灵活和富有表现力的概率模型的重要一步，特别是对于当前工具难以处理的复杂混合模型。其潜在影响是巨大的，因为它可能导致在更广泛的应用中进行更有效和准确的推理。

• •提出了一个面向表示无关的概率编程方法。
• •引入了具有五个基本操作的因子抽象。
• •能够在单个框架内混合不同的模型表示。
• •解决了当前概率编程工具在处理复杂混合模型方面的局限性。