Markov Logic Networks

HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of scientific research documents, whether they are published or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers. L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d'enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

J este li čitali Alisu u zemlji čudesa, poznato djelo Lewi- sa Carrolla? Znate li tko su Ludi Klobučar, Ožujski Zeci Gušter Bill? Možete li nabrojiti još neke likove iz toga djela? Znate li da je na temelju tog djela nastala knjiga Alica u zemlji (logičkih) zagonetaka autora Raymonda Smullyana? Ako ne znate, ovdje ćete upoznati Alicu (kao i neke druge likove Carrollovog djela) uz malo matematičke logike. Alica u zemlji (logičkih) zagonetaka zbirka je nekoliko zagonetki koje se nalaze u različitim pričama s radnjom i dijalozima. U svakoj priči netko je ukrao jedan od sastojaka potrebnih za pečenje pite, a zadatak je otkriti počinitelja toga nedjela kako bi se sastojak mogao vratiti Kraljici da ispeče pitu. U posljednjoj priči Kraljica je ispekla pitu, ali ju je netko ukrao. Kako bi se otkrio kradljivac pite, potrebno je riješiti najsloženiju zagonetku te knjige. U prvom dijelu treće priče treba odgonetnuti tko je ukrao papar. -Eto ti brašna -reče kralj sretno -Hajde, ispeci tu pitu! -Pitu bez papra? -reče Kraljica. -Papar?! -vrisne Kralj u čuđenju i nevjerici. -Ti stavljaš papar u pitu? -Ne stavljam ga puno -odgovori Kraljica. -Pretpostavljam da je i on ukraden! -Dakako -reče Kraljica. -Pronađi papar, a kada pronađeš i lopova, skini mu... -Ma stani malo! -reče joj Kralj. No, papar je, dakako, morao pronaći. Kao što svi znate, oni koji kradu papar nikada ne govore istinu. Najsumnjivija je bila Damina kuharica. Na sudu je izjavila tek ovo: -Znadem tko je ukrao papar! Je li Damina kuharica ukrala papar? Često se susrećemo sa zagonetkama poput ovakvih, ili radi zabave i mozganja, ili ih u stvarnom životu gledamo kao probleme koje moramo riješiti kako bismo uspjeli donijeti nekakvu odluku.

Markov logic networks (MLNs) are an expressive representation for statistical relational learning that generalizes both first-order logic and graphical models. Existing discriminative weight learning methods for MLNs all try to learn weights that optimize the Conditional Log Likelihood (CLL) of the training examples. In this work, we present a new discriminative weight learning method for MLNs based on a max-margin framework. This results in a new model, Max-Margin Markov Logic Networks (M3LNs), that combines the expressiveness of MLNs with the predictive accuracy of structural Support Vector Machines (SVMs). To train the proposed model, we design a new approximation algorithm for lossaugmented inference in MLNs based on Linear Programming (LP). The experimental result shows that the proposed approach generally achieves higher F1 scores than the current best discriminative weight learner for MLNs.

Statistički model i slučajni uzorak osnovni su pojmovi matematičke statistike. Za slučaj beskonačne populacije slučajni uzorak se najčešće definira kao niz nezavisnih i jednako distribuiranih slučajnih veličina u odnosu na svaku vjerojatnost iz pretpostavljenog statističkog modela. Budući da je slučajni uzorak model za niz opažanja određene veličine kao funkcije nekog slučajnog eksperimenta, postavlja se pitanje nije li pretpostavka o nezavisnosti i jednakoj distribuiranosti opažanih pokusa prejaka. Ako jest, koja pretpostavka je slabija od te, a da i dalje povlači poželjne rezultate inferencijalne statistike? Pokazuje se da je to pretpostavka izmjenjivosti. Koncept izmjenjivosti prvi je uveo Bruno De Finetti i upravo nam De Finettijev reprezentacijski teorem objašnjava matematičku vezu između nezavisnosti i izmjenjivosti. Pokazuje se da je izmjenjivost ekvivalentuvjetnoj nezavisnosti i jednakoj distribuiranosti, pri ćemu se uvjetuje u odnosu na neki slučajni element. Teorem kaže da je taj element granična vrijednost parcijalnih empirijskih distribucija koja interpretaciju nalazi u bayesovskom pristupu statistici. Dakle, teorem, u nekom smislu, povezuje frekvencionistički i bayesovski pristup. U ovome radu nećemo dokazivati De Finettijev teorem. Pokušat ćemo na primjeru niza Bernoullijuevih slučajnih varijabli ilustrirati njegov sadržaj i kako se njime povezuju bayesovski i klasični pristup statistici. Dokaz teorema i nešto detaljnija diskusija posljedica De Finettijevog teorem može se naći u diplomskom radu [4] i u knjizi [3]. Definicija. Za slučajne varijable kažemo da su izmjenjive ako svaka permutacija od ima istu zajedničku distribuciju kao i bilo koja druga permutacija. Odnosno gdje je skup svih permutacija skupa. Niz slučajnih varijabli je izmjenjiv ako mu je svaki konačan podskup izmjenjiv.

Psychological health disorders pose a growing threat to society. Disorders such as Depression, Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD), and mild Traumatic Brain Injury (mTBI), are often under-diagnosed and under-treated. Crisis hotlines are often the last resort for people who, from the lack of proper treatment, are considering suicide or intend to harm themselves or others. This paper describes a system that automatically analyzes online crisis hotline chats to (1) extract fine-grained distress indicators that map to Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM) IV codes, and to (2) perform triage classification based on the severity of distress. For distress detection, we present several approaches which leverage annotator rationales and dialogue structure to improve classification performance, demonstrating significant gains over a stateof-the-art approach from literature. For triage classification, we demonstrate early detection capability for the most severe triage code. We evaluate our work on a large corpus of chats from the U.S. Department of Veterans Affairs' online Crisis Hotline.

Sažetak: Razvoj i primjena umjetne inteligencije (AI) je sustavski prisutna u svim oblicima društvenog života, tehnologijama i znanosti. Usprkos zabrinutosti, očekuje se da će primjena AI imati najvažniji učinak u rješavanju globalnih problema u razvoju kružnog gospodarstva.
Motivacija ovog rada je pokazati potencijalnu mogućnost AI modela zasnovanih na spoznaji kauzalnih veza na primjerima novih tehnologija ekstrakcije biološki aktivnih molekula, zaštiti okoliša i razvoju novih materijala. Prikazani su rezultati modela umjetne inteligencije primjenom
načela strukturnog kauzalnog modela (SCM) Bayes-ove mreže (BN) fuzijom temeljnih znanja i podatkovnih baza. Kauzalna analiza posljedica mogućih intervencije u tehnološkom procesu provodi se transformacijom BN mreže primjenom d-separacije BN mreža. Prikazani su rezultati kauzalnih AI modela za unaprijeđenje “zelene” tehnologije ekstrakcije biomolekula, biorafinerije, razgradnje tekstilnih otpadnih voda i oporabe građevinskog otpada.

Autori članka bave se Aristotelovim shvaćanjem matematičkih predmeta u okviru njegova realističkoga pristupa s posebnim osvrtom na njegovo djelo Metafizika. Tako prema Aristotelu matematički predmeti ne postoje odvojeno od zamjetljivih bivstava, a uz to matematički predmeti nisu niti mogu biti bivstva. Kad bi to oni uistinu mogli biti, onda bi se od crta, točaka i brojeva moglo sastaviti neko materijalno bivstvo. Kada matematička znanost promatra svoje predmete, promatra ih kao da su bivstva, iako to stvarno nisu. Iako predmeti matematike nisu bivstva-οὐσίαι, Aristotel će ustvrditi da jesu bića-ὄντα jer je istinito reći da postoje bivstva (ono što je odvojeno), kao i one stvari kojima je bivstvo temelj-ono što nije odvojeno, a i to što je neodvojeno jest neko biće-τὸ ὄν. Ovdje je uključena i kritika Platonova shvaćanja matematičkih predmeta jer je on matematičke predmete držao zbiljskima i odvojenima iz zamjetljivoga, odnosno vidljivoga područja. Glede tumačenja Aristotelove realističke filozofije matematike autori ističu da se ona može klasificirati kao apstrakcionizam, fikcionalizam i qua teorija. Na kraju članka autori se dotiču naravi matematike od Aristotelova vremena pa sve do 18. stoljeća ističući da se u tome vremenu matematika shvaćala kao znanost o veličinama, onim neprekinutim (kontinuiranim)-koje treba proučavati geometrija, i onim prekinutim (odvojenim, diskontinuiranim)-koje treba proučavati aritmetika.

Autori članka bave se Aristotelovim shvaćanjem matematičkih predmeta u okviru njegova realističkoga pristupa s posebnim osvrtom na njegovo djelo Metafizika. Tako prema Aristotelu matematički predmeti ne postoje odvojeno od zamjetljivih bivstava, a uz to matematički predmeti nisu niti mogu biti bivstva. Kad bi to oni uistinu mogli biti, onda bi se od crta, točaka i brojeva moglo sastaviti neko materijalno bivstvo. Kada matematička znanost promatra svoje predmete, promatra ih kao da su bivstva, iako to stvarno nisu. Iako predmeti matematike nisu bivstva-οὐσίαι, Aristotel će ustvrditi da jesu bića-ὄντα jer je istinito reći da postoje bivstva (ono što je odvojeno), kao i one stvari kojima je bivstvo temelj-ono što nije odvojeno, a i to što je neodvojeno jest neko biće-τὸ ὄν. Ovdje je uključena i kritika Platonova shvaćanja matematičkih predmeta jer je on matematičke predmete držao zbiljskima i odvojenima iz zamjetljivoga, odnosno vidljivoga područja. Glede tumačenja Aristotelove realističke filozofije matematike autori ističu da se ona može klasificirati kao apstrakcionizam, fikcionalizam i qua teorija. Na kraju članka autori se dotiču naravi matematike od Aristotelova vremena pa sve do 18. stoljeća ističući da se u tome vremenu matematika shvaćala kao znanost o veličinama, onim neprekinutim (kontinuiranim)-koje treba proučavati geometrija, i onim prekinutim (odvojenim, diskontinuiranim)-koje treba proučavati aritmetika.

Psychological health disorders pose a growing threat to society. Disorders such as Depression, Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD), and mild Traumatic Brain Injury (mTBI), are often under-diagnosed and under-treated. Crisis hotlines are often the last resort for people who, from the lack of proper treatment, are considering suicide or intend to harm themselves or others. This paper describes a system that automatically analyzes online crisis hotline chats to (1) extract fine-grained distress indicators that map to Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM) IV codes, and to (2) perform triage classification based on the severity of distress. For distress detection, we present several approaches which leverage annotator rationales and dialogue structure to improve classification performance, demonstrating significant gains over a stateof-the-art approach from literature. For triage classification, we demonstrate early detection capability for the most severe triage code. We evaluate our work on a large corpus of chats from the U.S. Department of Veterans Affairs' online Crisis Hotline.

U potrazi za objektivnim znanjem Dana 17. rujna 1994. u 92. godini života preminuo je filozof Karl Raimund Popper, jedan od najvećih socijalnih filozofa XX stoljeća. O njegovu golemom utjecaju na znanost i politiku našega doba svjedoče izjave mnogih nobelovaca i glasovitih političara. Sir Peter Medawar, dobitnik Nobelove nagrade za medicinu, izjavio je da je Popper najveći teoretičar znanosti koji je ikada živio. Slično su se o njegovoj filozofiji izrazili i drugi nobelovci, njegovi bliski suradnici, koautori i učenici, biolog Jacques Monod, Konrad Lorenz, neuropsiholog Sir John Eccles, matematičar i astronom Sir Hermann Bondi, povjesničar umjetnosti Ernst Gombrich, književnik Isaak Asimov i mnogi drugi. O političkoj filozofiji Karla Poppera, za koju je odlikovan plemićkom titulom Ujedinjenog Kraljevstva, najpovoljnijim su se riječima izražavali mnogi ugledni politolozi poput Isaiah Berlina, a bivši njemački kancelar Helmut Schmidt napisao je predgovor za knjigu o njegovoj filozofiji. Karl Popper ostat će poznat kao prvi veliki kritičar pozitivističke filozofije, a među političarima i politolozima kao veliki liberal i kritičar filozofskih korijena totalitarizma. Zbog toga njegova filozofija u zemljama koje su se oslobodile komunističkih režima, s velikim zakašnjenjem upravo danas doživljava veliko uskrsnuće. Karl Raimund Popper rođen je 28. srpnja 1902. godine u Himmelhofu kraj Beča. Popper se oštro suprotstavljao vladajućoj neopozitivističkoj filozofiji Bečkoga kruga, a s obzirom da je ona predstavljala tadašnju modu ili vladajuću filozofiju, objavljivanje radova bilo mu je

Psychological health disorders pose a growing threat to society. Disorders such as Depression, Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD), and mild Traumatic Brain Injury (mTBI), are often under-diagnosed and under-treated. Crisis hotlines are often the last resort for people who, from the lack of proper treatment, are considering suicide or intend to harm themselves or others. This paper describes a system that automatically analyzes online crisis hotline chats to (1) extract fine-grained distress indicators that map to Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM) IV codes, and to (2) perform triage classification based on the severity of distress. For distress detection, we present several approaches which leverage annotator rationales and dialogue structure to improve classification performance, demonstrating significant gains over a stateof-the-art approach from literature. For triage classification, we demonstrate early detection capability for the most severe triage code. We evaluate our work on a large corpus of chats from the U.S. Department of Veterans Affairs' online Crisis Hotline.

U članku definiramo problem ispunjivosti formule logike sudova (SAT) i promatramo neke osnovne rezultate i primjene vezane uz navedeni problem. Opisat ćemo trenutno najvažniji potpuni algoritam za rješavanje problema ispunjivosti logičke formule: Davis-Putnam-Logeman-Loveland algoritam. Čitatelj će moći vizualizirati rad DPLL algoritma koristeći DPvis applet u kojem će moći interaktivno pokušati riješiti problem ispunjivosti nekih složenijih formula. Odjeljak o algoritmima nastavljamo predstavljanjem nekoliko glavnijih skupina heurističkih algoritama za rješavanje problema SAT. Predstavit ćemo prednosti i nedostatke svake skupine algoritama. Na kraju ćemo navesti i kratko opisati neke važnije verzije SAT problema.

Autori članka bave se Aristotelovim shvaćanjem matematičkih predmeta u okviru njegova realističkoga pristupa s posebnim osvrtom na njegovo djelo Metafizika. Tako prema Aristotelu matematički predmeti ne postoje odvojeno od zamjetljivih bivstava, a uz to matematički predmeti nisu niti mogu biti bivstva. Kad bi to oni uistinu mogli biti, onda bi se od crta, točaka i brojeva moglo sastaviti neko materijalno bivstvo. Kada matematička znanost promatra svoje predmete, promatra ih kao da su bivstva, iako to stvarno nisu. Iako predmeti matematike nisu bivstva-οὐσίαι, Aristotel će ustvrditi da jesu bića-ὄντα jer je istinito reći da postoje bivstva (ono što je odvojeno), kao i one stvari kojima je bivstvo temelj-ono što nije odvojeno, a i to što je neodvojeno jest neko biće-τὸ ὄν. Ovdje je uključena i kritika Platonova shvaćanja matematičkih predmeta jer je on matematičke predmete držao zbiljskima i odvojenima iz zamjetljivoga, odnosno vidljivoga područja. Glede tumačenja Aristotelove realističke filozofije matematike autori ističu da se ona može klasificirati kao apstrakcionizam, fikcionalizam i qua teorija. Na kraju članka autori se dotiču naravi matematike od Aristotelova vremena pa sve do 18. stoljeća ističući da se u tome vremenu matematika shvaćala kao znanost o veličinama, onim neprekinutim (kontinuiranim)-koje treba proučavati geometrija, i onim prekinutim (odvojenim, diskontinuiranim)-koje treba proučavati aritmetika.

Psychological health disorders pose a growing threat to society. Disorders such as Depression, Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD), and mild Traumatic Brain Injury (mTBI), are often under-diagnosed and under-treated. Crisis hotlines are often the last resort for people who, from the lack of proper treatment, are considering suicide or intend to harm themselves or others. This paper describes a system that automatically analyzes online crisis hotline chats to (1) extract fine-grained distress indicators that map to Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM) IV codes, and to (2) perform triage classification based on the severity of distress. For distress detection, we present several approaches which leverage annotator rationales and dialogue structure to improve classification performance, demonstrating significant gains over a stateof-the-art approach from literature. For triage classification, we demonstrate early detection capability for the most severe triage code. We evaluate our work on a large corpus of chats from the U.S. Department of Veterans Affairs' online Crisis Hotline.

Psychological health disorders pose a growing threat to society. Disorders such as Depression, Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD), and mild Traumatic Brain Injury (mTBI), are often under-diagnosed and under-treated. Crisis hotlines are often the last resort for people who, from the lack of proper treatment, are considering suicide or intend to harm themselves or others. This paper describes a system that automatically analyzes online crisis hotline chats to (1) extract fine-grained distress indicators that map to Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM) IV codes, and to (2) perform triage classification based on the severity of distress. For distress detection, we present several approaches which leverage annotator rationales and dialogue structure to improve classification performance, demonstrating significant gains over a stateof-the-art approach from literature. For triage classification, we demonstrate early detection capability for the most severe triage code. We evaluate our work on a large corpus of chats from the U.S. Department of Veterans Affairs' online Crisis Hotline.

This paper deals with the creation of a model for predicting the performance of students during their studies using data mining, as well as with the analysis of factors which affect the achieved level of success. The model that is created on the basis of students’ socio-demographic data, data on their behaviour, personality characteristics, attitudes towards learning and the entire teaching process organization tends to classify students into one of two categories of success. Performance is measured by students’ grade point average achieved over the period of studies. We tested three methods of data mining: logistic regression, decision trees and neural networks. We believe that the presented model would serve as a test for the creation of a broader base of updated data by using some of the information tools and that, based on this model, a number of attributes that would relatively reliably predict the performance in studying will be defined.Key words: backward stepwise analysis; C...

Psychological health disorders pose a growing threat to society. Disorders such as Depression, Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD), and mild Traumatic Brain Injury (mTBI), are often under-diagnosed and under-treated. Crisis hotlines are often the last resort for people who, from the lack of proper treatment, are considering suicide or intend to harm themselves or others. This paper describes a system that automatically analyzes online crisis hotline chats to (1) extract fine-grained distress indicators that map to Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM) IV codes, and to (2) perform triage classification based on the severity of distress. For distress detection, we present several approaches which leverage annotator rationales and dialogue structure to improve classification performance, demonstrating significant gains over a stateof-the-art approach from literature. For triage classification, we demonstrate early detection capability for the most severe triage code. We evaluate our work on a large corpus of chats from the U.S. Department of Veterans Affairs' online Crisis Hotline.

Ključna tema ovog rada zapravo je na kojim osnovama počiva sociologija matematike, odnosno može li uopće postojati znanstvena disciplina koju bismo mogli nazvati sociologijom matematike. Kao što ćemo vidjeti, u diskursu o predmetu ove discipline prepliću se metafizička razmišljanja, povijesne interpretacije, razni teorijski okviri. Za osporavatelje takve discipline matematika je neovisna o društvenim fenomenima, osobnim preferencijama i ciljevima. Zastupnici sociologije matematike kao znanstvene discipline, prihvaćanjem tvrdnje da je matematika kulturna tvorevina poput jezika i pisma, odbacuju tezu da postoji jedna apsolutna matematika koja vrijedi u svim kulturama. Matematika je za njih samo jedan od mogućih okvira koji smo stvorili kako bismo sistematizirali i svladali vrlo složen svijet. Osim toga, stvaranjem okvira mi se ograničavamo na određen tip razmišljanja, pa možemo reći da ti okviri imaju prisiljavajući karakter jer se svako odstupanje od tih okvira čini nelogičnim, iraci...

Psychological health disorders pose a growing threat to society. Disorders such as Depression, Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD), and mild Traumatic Brain Injury (mTBI), are often under-diagnosed and under-treated. Crisis hotlines are often the last resort for people who, from the lack of proper treatment, are considering suicide or intend to harm themselves or others. This paper describes a system that automatically analyzes online crisis hotline chats to (1) extract fine-grained distress indicators that map to Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM) IV codes, and to (2) perform triage classification based on the severity of distress. For distress detection, we present several approaches which leverage annotator rationales and dialogue structure to improve classification performance, demonstrating significant gains over a stateof-the-art approach from literature. For triage classification, we demonstrate early detection capability for the most severe triage code. We evaluate our work on a large corpus of chats from the U.S. Department of Veterans Affairs' online Crisis Hotline.

Psychological health disorders pose a growing threat to society. Disorders such as Depression, Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD), and mild Traumatic Brain Injury (mTBI), are often under-diagnosed and under-treated. Crisis hotlines are often the last resort for people who, from the lack of proper treatment, are considering suicide or intend to harm themselves or others. This paper describes a system that automatically analyzes online crisis hotline chats to (1) extract fine-grained distress indicators that map to Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM) IV codes, and to (2) perform triage classification based on the severity of distress. For distress detection, we present several approaches which leverage annotator rationales and dialogue structure to improve classification performance, demonstrating significant gains over a stateof-the-art approach from literature. For triage classification, we demonstrate early detection capability for the most severe triage code. We evaluate our work on a large corpus of chats from the U.S. Department of Veterans Affairs' online Crisis Hotline.

Pitanje odgovornosti u izravnoj je vezi s pojmom uzrokovanja, s obzirom na to da izricanje pravnih i moralnih kvalifikativa u velikoj mjeri ovisi o pojmu uzrokovanja. Problem nastaje kada se u istraživanje uzrokovanja uvedu tzv. »negativne činjenice« koje sudjeluju u artikulaciji iskaza o »propustu«, »nedjelovanju« i »prevenciji«. Zato i jest pitanje mogu li negativne činjenice predstavljati uzrok i/ili posljedicu od izuzetnog značaja. Premda se negativnim činjenicama nerijetko pogrešno i neopravdano pristupa u analogiji s pozitivnim činjenicama, te ih se sukladno tome svrstava pod tzv. »izvorno uzrokovanje«, negativne su činjenice kauzalno inertne. Ovakav odgovor odražava se nepovoljno na praksu formiranja singulamih iskaza o kauzalnim vezama s negativnim činjenicama. Premda, iako je to tako, time se ne obesmišljava uobičajena praksa formulisanja legitimnog uzročnog objašnjenja na kojem se zasnivaju iskazi o propuštanju, nečinjenju i prevenciji.

Teorija vjerojatnosti prvenstveno se bavi prakti nim problemima i predstavlja teorijsku osnovu statistike. U radu se navode osnovni pojmovi teorije vjerojatnosti kao što su: elementarni doga aj, relativna frekvencija, vjerojatnosni prostor, uvjetna vjerojatnost, slu ajni doga aj, potpuni (totalni) sustav doga aja na temelju kojih se izvodi Bayesova formula. Vizualnim primjerom ilustrira se Bayesova formula i navode se primjeri primjene Bayesove formule u ekonomiji. K e rije i: vjerojatnost, Bayesova formula, primjena Bayesove formule u ekonomiji. SUMMARY-The theory of probability primarily deals with practical problems and it is the theoretical basis of statistics. In the paper, the authors cite the basic concepts of probability theory such as: elemental event, relative frequency, probability space, conditional probability, random event, complete (total) system of events which form the basis for derivation of Bayes' Theorem. A visual example describes Bayes' Theorem and through examples authors explain the application of Bayes' Theorem in economy.

Markov logic networks (MLNs) are an expressive representation for statistical relational learning that generalizes both first-order logic and graphical models. Existing discriminative weight learning methods for MLNs all try to learn weights that optimize the Conditional Log Likelihood (CLL) of the training examples. In this work, we present a new discriminative weight learning method for MLNs based on a max-margin framework. This results in a new model, Max-Margin Markov Logic Networks (M3LNs), that combines the expressiveness of MLNs with the predictive accuracy of structural Support Vector Machines (SVMs). To train the proposed model, we design a new approximation algorithm for lossaugmented inference in MLNs based on Linear Programming (LP). The experimental result shows that the proposed approach generally achieves higher F1 scores than the current best discriminative weight learner for MLNs.

U ovom radu proučavamo teoriju funkcija vjerovanja, koja se smatra generalizacijom klasične Kolmogorovljeve teorije vjerojatnosti, teoriju koja se temelji na našim stvarnim znanjima i spoznajama, a ne na pretpostavkama. Definiramo osnovna pridruživanja vjerovanja i njima pripadne funkcije vjerovanja te proučavamo njihova svojstva. Dajemo važan rezultat za karakterizaciju funkcija vjerovanja te također uvodimo pojam uvjetnih funkcija vjerovanja i pojam nezavisnosti. Kroz primjere smo nastojali čitatelju približiti način promišljanja i donošenja odluka u neznanju koristeći rezultate teorije funkcija vjerovanja.In this work we have introduced the theory of belief functions which is a generalization of Kolmogorov’s probability theory, the theory which is based on knowledge of facts rather than assumptions. We defined basic belief assignments and the corresponding belief functions and studied their basic properties. We gave an important result on characterization of belief functions. We ...

Za početak predstavio sam dvije dijametralno suprotstavljene pozicije platonizma i naturalizma. S jedne strane platonizam tvrdi da brojevi i matematički entiteti postoje na zaseban način izvan prostora i vremena, dok naturalizam postulira da su metode prirodnih znanosti mjera za svako ispitivanje, odnosno da je osjetilno iskustvo jedini pravi izvor informacija. Lako je već vidjeti opozicioni smještaj ovih dviju teorija. Nakon što sam pobliže predstavio svaku teoriju krenuo sam na same argumente. Na široko sam izložio Benacerrafov argument jer mi je on centar rada. Ukratko, ako je uzročna teorija znanja točna, a matematički objekti po definiciji apstraktni i samim time izvan kauzalne veze onda je matematičko znanje nemoguće. Radi shvaćanja argumenta morao sam pobliže predstaviti uzročnu teoriju znanja koja izgleda i sama ima rupe. Uspio sam obraniti platonizam argumentom iz kvantne mehanike, što je poznati eksperiment Einsteina, Podolskog i Rosena. Nakon toga ušao sam u ontološku sfe...

Relationship between abduction and Inference to the Best Explanation is not sufficiently elaborated in contemporary literature. These terms are often unjustifiably considered to be synonymous. The aim of this paper is to articulate the meanings of these notions and make a clear distinction between them. It will be shown that, despite certain similarities, there are significant differences between abduction and Inference to the Best Explanation. Charles Sanders Peirce defines abduction as a kind of insight by which we discover new hypotheses, which are only potential explanations and truth of which is just assumed. Peirce sees the clear difference between abduction and induction. On the other hand, according to Peter Lipton, Inference to the Best Explanation is the kind of induction that compares potential explanations, filters the best one among them, and justifies our belief in its truth. We choose between available potential explanations and the best one of them is actual, i.e. tr...

Kada se pokušava objasniti nešto što ima kompleksnu i opširnu primjenu kao što to ima Bayes-ov teorem, jako je teško zapravo predstaviti ga u punom svjetlu. Ovaj teorem, iako jednostavan u teoriji, ima neizmjerno veliku i kompliciranu primjenu kroz razne industrijske, statističarske i gospodarske grane. Cilj je kroz ovaj rad napraviti kratak uvod i pregled osnova Bayes-ovog teorema i njegove primjene. Počevši od definiranja teorema i njegovih osnovnih karakteristika, prelazimo na pregled teorema kroz najjednostavnije probleme. Počevši od jednostavnih problema kao što je problem izvlačenja kolačića iz nasumičnih zdjela, Elvis-ovog brata blizanca i drugih problema, možemo objasniti na jednostavnim primjerima osnove Bayes-ove statistike i njegovog teorema. Kroz rad prijeći ćemo i na kompliciranije probleme gdje ćemo se prikazati kako korištenje cijele teorije vjerojatnost i Bayes-ovog teorema ima primjenu u stvarnom životu i kompliciranijim problemima. Problemi kao što su Oliver-ova kr...

Markov logic networks (MLNs) are an expressive representation for statistical relational learning that generalizes both first-order logic and graphical models. Existing discriminative weight learning methods for MLNs all try to learn weights that optimize the Conditional Log Likelihood (CLL) of the training examples. In this work, we present a new discriminative weight learning method for MLNs based on a max-margin framework. This results in a new model, Max-Margin Markov Logic Networks (M3LNs), that combines the expressiveness of MLNs with the predictive accuracy of structural Support Vector Machines (SVMs). To train the proposed model, we design a new approximation algorithm for lossaugmented inference in MLNs based on Linear Programming (LP). The experimental result shows that the proposed approach generally achieves higher F1 scores than the current best discriminative weight learner for MLNs.

U radu se izlažu vlastita nastavna iskustva autora u primjeni nekih zadataka grafičkoga tipa u nastavi vjerojatnosti i statistike na stručnim studijima koji se izvode na Tehničkom veleučilištu u Zagrebu. Uz svaki zadatak navode se uobičajene poteškoće koje studenti imaju pri njegovu rješavanju, te ukazuje na moguće razloge tih poteškoća. Zaključno se predlaže kombiniranje ovakvih tipova zadataka sa standardnim zadacima radi uspješnijega postizanja planiranih ciljeva predmeta.

Statistički model i slučajni uzorak osnovni su pojmovi matematičke statis-tike. Za slučaj beskonačne populacije slučajni uzorak se najčešće definira kao niz nezavisnih i jednako distribuiranih slučajnih veličina u odnosu na svaku vjerojatnost iz pretpostavljenog statističkog modela. Budući da je slučajni uzorak model za niz opažanja određene veličine kao funkcije nekog slučajnog eksperimenta, postavlja se pitanje nije li pretpostavka o nezavisnosti i jedna-koj distribuiranosti opažanih pokusa prejaka. Ako jest, koja pretpostavka je slabija od te, a da i dalje povlači poželjne rezultate inferencijalne statistike? Pokazuje se da je to pretpostavka izmjenjivosti. Koncept izmjenjivosti prvi je uveo Bruno De Finetti 1 i upravo nam De Finettijev reprezentacijski teorem objašnjava matematičku vezu između ne-zavisnosti i izmjenjivosti. Pokazuje se da je izmjenjivost ekvivalentna uvjet-noj nezavisnosti i jednakoj distribuiranosti, pri ćemu se uvjetuje u odnosu na neki slučajni element. Teore...

Statistički model i slučajni uzorak osnovni su pojmovi matematičke statistike. Za slučaj beskonačne populacije slučajni uzorak se najčešće definira kao niz nezavisnih i jednako distribuiranih slučajnih veličina u odnosu na svaku vjerojatnost iz pretpostavljenog statističkog modela. Budući da je slučajni uzorak model za niz opažanja određene veličine kao funkcije nekog slučajnog eksperimenta, postavlja se pitanje nije li pretpostavka o nezavisnosti i jednakoj distribuiranosti opažanih pokusa prejaka. Ako jest, koja pretpostavka je slabija od te, a da i dalje povlači poželjne rezultate inferencijalne statistike? Pokazuje se da je to pretpostavka izmjenjivosti. Koncept izmjenjivosti prvi je uveo Bruno De Finetti i upravo nam De Finettijev reprezentacijski teorem objašnjava matematičku vezu između nezavisnosti i izmjenjivosti. Pokazuje se da je izmjenjivost ekvivalentuvjetnoj nezavisnosti i jednakoj distribuiranosti, pri ćemu se uvjetuje u odnosu na neki slučajni element. Teorem kaže da je taj element granična vrijednost parcijalnih empirijskih distribucija koja interpretaciju nalazi u bayesovskom pristupu statistici. Dakle, teorem, u nekom smislu, povezuje frekvencionistički i bayesovski pristup. U ovome radu nećemo dokazivati De Finettijev teorem. Pokušat ćemo na primjeru niza Bernoullijuevih slučajnih varijabli ilustrirati njegov sadržaj i kako se njime povezuju bayesovski i klasični pristup statistici. Dokaz teorema i nešto detaljnija diskusija posljedica De Finettijevog teorem može se naći u diplomskom radu [4] i u knjizi [3]. Definicija. Za slučajne varijable kažemo da su izmjenjive ako svaka permutacija od ima istu zajedničku distribuciju kao i bilo koja druga permutacija. Odnosno gdje je skup svih permutacija skupa. Niz slučajnih varijabli je izmjenjiv ako mu je svaki konačan podskup izmjenjiv.

Sažetak. U radu je izložena matematička povijest modernog računala o kojoj se izvan matematičke struke malo zna, a koja je vrlo važna za razumijevanje matematičkih i logičkih ideja koje su u osnovi računarstva i nastanka modernog računala (dijagonalna metoda, formalni sustavi, kodiranje, poluizračunljivost i izračunljivost, ekvivalentne formulacije izračunljivosti, univerzalni stroj s uskladištenim programom, neizračunljivost), kao i za razumijevanje važne uloge matematike u računarstvu. Ključne riječi: dijagonalna metoda; Hilbertov program; formalni sustavi; Gödelovi teoremi, Turingovi strojevi; univerzalni Turingov stroj; problem dijagonalnog zaustavljanja; Church-Turingova teza; Von Neumannov draft Danas, kad računalska tehnologija napreduje brzinom od koje zastaje dah, i kad se divimo uistinu izvanrednim dostignućima inženjera, lako se mogu previdjeti logičari čije su ideje učinile sve to mogućim. Martin Davis [1] I. Uvod Općepoznato je da je moderno računalo, koncepcijski gledano, digitalno univerzalno računalo s uskladištenim programom. Njegov logički opis dao je 1945. godine John von Neumann u radu First Draft of a Report on the EDVAC [2]. Kao što i sam naslov rada kaže, u pitanju je bila prva skica za izvještaj o projektu EDVAC, projektu izgradnje novog računala pri Moore School of Electrical Engineering u SAD. Taj draft je brzo " procurio" izvan projekta i po njemu su napravljena prva moderna računala, počevši s britanskim računalom Manchester Baby iz 1948. godine. Draft nikad nije prerastao u konačni izvještaj. Između ostalog, u draftu nisu citirani izvori niti navedeni doprinosi članova grupe. Tako je taj ključni događaj u povijesti računarstva ostao sporan. Najviše je prijepora bilo oko revolucionarnog koncepta uskladištenog programa. Koliko su tom konceptu pridonijeli glavni inženjeri na projektu John Presper Eckert i John Mauchly, a koliko matematičar John von Neumann koji je kao konzultant uključen u projekt? Najmjerodavniji za odgovor trebao bi biti sam voditelj projekta Herman Goldstine koji je napisao sljedeće: " Prije njegova [von Neumannova] dolaska Moore School grupa bila je koncentrirana primarno na tehnološke probleme koji su bili vrlo veliki. Nakon njegova dolaska on je preuzeo vodstvo u logičkim problemima. ... Svakako, i prije von Neumanna ljudi su znali da se

Arithmetic Circuits (AC) and Sum-Product Networks (SPN) have recently gained significant interest by virtue of being tractable deep probabilistic models. We propose the first gradient-boosted method for structure learning of discriminative ACs (DACs), called DACBOOST. In discrete domains ACs are essentially equivalent to mixtures of trees, thus DACBOOST decomposes a large AC into smaller tree-structured ACs and learns them in sequential, additive manner. The resulting non-parametric manner of learning DACs results in a model with very few tuning parameters making our learned model significantly more efficient. We demonstrate on standard data sets and real data sets, efficiency of DACBOOST compared to state-of-the-art DAC learners without sacrificing effectiveness.

Markov logic networks (MLNs) are an expressive representation for statistical relational learning that generalizes both first-order logic and graphical models. Existing discriminative weight learning methods for MLNs all try to learn weights that optimize the Conditional Log Likelihood (CLL) of the training examples. In this work, we present a new discriminative weight learning method for MLNs based on a max-margin framework. This results in a new model, Max-Margin Markov Logic Networks (M3LNs), that combines the expressiveness of MLNs with the predictive accuracy of structural Support Vector Machines (SVMs). To train the proposed model, we design a new approximation algorithm for lossaugmented inference in MLNs based on Linear Programming (LP). The experimental result shows that the proposed approach generally achieves higher F1 scores than the current best discriminative weight learner for MLNs.

U ovom završnom radu istražujemo kako možemo pomoću Unityja kreirati aplikacije(razne simulacije ili igrice) koristeći umjetnu inteligenciju. Kroz primjere ćemo se baviti isključivo sa problemom traženja najkraćeg puta do neke točke u prostoru. U početku govorimo općenito o traženju puta te koji se algoritam najčešće koristi(opis i implementacija), koristimo u primjerima dvije različite vrste grafova: u obliku matrice te u obliku Navigation Mesha. Kroz primjere ćemo prikazati najjednostavniju implementaciju Navmesha u Unityju, a u kasnijim primjerima pokazujemo što se događa kada imamo više agenata u simulaciji ili ako želimo implementirati situaciju gdje imamo nekoliko agenata koji obavljaju akciju patrole i potrage

Online tržište igara na sreću vrlo je profitabilno. Zbog velike konkurentnosti važno je efektivno zadržati klijente. Svrha predikcije odljeva klijenata je na temelju ponašanja u prošlosti identificirati klijente koji će s velikom vjerojatnošću prestati s klađenjem kod priredivaća igara na sreću. Cilj rada je usporediti modeliranje odljeva neuronskom mrežom s prihvaćenim statističkim modelom logističke regresije. U prvom dijelu rada objašnjene su struktura i učenje neuronske mreže. U drugom dijelu rada predstavljeni su generalizirani linearni modeli i logistička regresija. Obzirom na vrstu modela, međusobno su uspoređeni rezultati tri modela neuronske mreže i tri modela logističke regresije. Nakon toga uspoređen je model neuronske mreže s modelom logističke regresije. Model neuronske mreže ostvario je bolje rezultate od modela logističke regresije.The online gambling industry is one of the most profitable branches of the entertainment business. Intense competition makes it very impor...

U radu proučavamo niz stupnjeva neusmjerenog konačnog jednostavnog grafa. Navodimo dva najpoznatija kriterija koji daju nužne i dovoljne uvjete koje mora zadovoljavati niz nenegativnih cijelih brojeva da bi predstavljao niz stupnjeva nekog grafa, teorem Havela i Hakima te teorem Erdősa i Gallaia. Teorem Havela i Hakima je zasnovan na rezidualnom ostatku najvećeg elementa niza stupnjeva. Na osnovu teorema Havela i Hakima može se razviti algoritam kojim se utvrđuje predstavlja li niz nenegativnih cijelih brojeva niz stupnjeva nekog grafa. Erdős i Gallai su dali nužan i dovoljan uvjet, koji nije algoritamskog tipa, da bi niz bio grafički.This paper discusses the degree sequence of a finite simple graph. Two well-known criteria which give the necessary and sufficient conditions for a sequence of nonnegative integers to be a degree sequence of a graph have been proved, the Havel-Hakimi theorem and the ErdősGallai theorem. The Havel-Hakimi theorem is based on the residual sequence of the ...

Sažetak U ovom radu ćemo problematizirati temeljna učenja izložena u djelu W. V. O. Quinea dovodeći ista u vezu s Quineovim razumijevanjem epistemologije i to na način da Quineovo obaranje dogmi empirizma, kritika redukcionizma, logika pozitivizma i atomizma, izlaganje holizma konstitutivno utječu na okret ka naturaliziranoj epistemologiji. Na tom tragu, hipoteza ovoga rada se ogleda u dokazivanju da Quineovo učenje o epistemologiji jeste rezultanta drugih Quineovih učenja pri čemu se druga Quineova učenja daju kao konstitutivna za učenje o epistemologiji sāmoj. Konačno, krajnji cilj ovoga rada jeste izložiti osnovne značajke temeljnih Quineovih učenja i dovesti ih u vezu s Quineovim učenjem o epistemologiji nastojeći takvu vezu u konačnici i eksplicirati.

Tema ovog diplomskog rada je izrada programskog sučelja za prirodnu dedukciju. A svrha samog diplomskog rada je omogućiti korisniku korištenje progamskog sučelja kako bi mogao kreirati dokaze za prirodnu dedukciju kroz aplikaciju. U prvom poglavlju objašnjen je koncept prirodne dedukcije i simbolizmi korišteni u istoj, kao i jezik prirodne dedukcije. Objašnjeno je dokazivanje i način zapisivanja istog. Nakon toga opisana su pravila prirodne dedukcije koja je potrebno postaviti za pravila programa. Drugo poglavlje se bavi samim sustavom u kojem je sučelje izrađeno, odnosno Android sustavom i Java programskim jezikom. Objašnjena je povijest sustava i zašto je sam sustav izabran za ovaj rad. Treće poglavlje odnosi se na izradu i na rad same aplikacije.The theme of this paper is creation of an interface for natural deduction. And the purpose of the paper itself is to enable the users of the interface to create natural deduction proofs through the use of the application. The first chapte...

Obtaining a genetic profile from pieces of evidence collected at a crime scene is the primary objective of forensic laboratories. New procedures, methods, kits, software or equipment must be carefully evaluated and validated before its implementation. The constant development of new methodologies for DNA testing leads to a steady process of validation, which consists of demonstrating that the technology is robust, reproducible, and reliable throughout a defined range of conditions. The present work aims to internally validate two new retrotransposon-based kits (InnoQuant® HY and InnoTyper® 21), under the working conditions of the Laboratório de Polícia Científica da Polícia Judiciária (LPC-PJ). For the internal validation of InnoQuant® HY and InnoTyper® 21 sensitivity, repeatability, reproducibility, and mixture tests and a concordance study between these new kits and those currently in use at LPC-PJ (Quantifiler® Duo and GlobalFiler™) were performed. The results obtained for sensit...

Asimptota i asimptotsko ponašanje objekti su matematičkog znanja prisutni u različitim područjima matematike. Asimptotsko ponašanje istaknuto je svojstvo nekih funkcija i krivulja te važan alat za opisivanje i rješavanje raznovrsnih matematičkih i izvanmatematičkih problema. Različitost pristupa kojima se ostvaruje te širok spektar sadržaja i područja nastave matematike s kojima se može povezati, odnosno u kojima je relevantan objekt znanja, asimptotu čine zanimljivim objektom istraživanja. U ovom doktorskom radu istražena je i opisana didaktička transpozicija tog objekta znanja u gimnazijskom obrazovanju u Republici Hrvatskoj. Teorijski okvir unutar kojega je provedeno ovo istraživanje jest antropološka teorija didaktike (ATD), koju je razvio francuski matematičar Yves Chevallard početkom 1980-tih godina za potrebe istraživanja matematičkog obrazovanja. Pregled relevantne svjetske znanstvene literature ukazuje na to da su malobrojna istraživanja fokusirana na opisivanje asimptote k...

Utjecaj prirodnoga jezika na zaključivanje Sažetak Istražuje se povezanost prirodnoga jezika i mišljenja analizom načina na koji prirodni jezik utječe na izvođenje deduktivnih zaključaka s posebnim naglaskom na odnos između uspješnosti korištenja složenih gramatičkih konstrukcija i jezika općenito te deduktivnoga zaključivanja. Pokazatelj mogućnosti utjecaja jezične sposobnosti na deduktivno zaključivanje može biti uočena veza između različitih jezičnih struktura i posebnosti zaključivanja. Mogući jezični utjecaji na razlike u zaključivanju između ostalog proizlaze iz razlika u značenju i dosegu veznika i kvantifikatora, kao i reda riječi u rečenici. Ako razlike u prirodnim jezicima mogu utjecati na razlike u zaključivanju, mišljenje bi moglo biti jezično uvjetovano barem u pogledu formalnih mogućnosti jezika. Nadalje, ako je uspješnost korištenja jezika izravno povezana s uspješnošću zaključivanja, to bi upućivalo na to da je zaključivanje snažno jezično uvjetovano te da čak određene razlike u zaključivanju mogu proizlaziti iz razlika u jezičnoj sposobnosti.

Sažetak Posljednjih godina u znanstvenim krugovima SAD-a vodila se žustra rasprava o problemu inteligentnoga dizajna (intelligent design-ID). Pitanje prijepora glasi: je li ovdje riječ o znanosti ili ID spada u sferu pseudoznanosti (kao neka forma kreacionizma)? Držeći da je pitanje ID-a vrijedno znanstvene pozornosti, ovim se radom kane istražiti njegove osnovne postavke, kao i prijepori koji ga prate. Krećemo s objašnjenjem ključnih pojmova; »zaključivanja na dizajn« i »teorije inteligentnoga dizajna«, što će biti dobar uvod u drugi dio gdje će se najprije, oslanjajući se na rad matematičara i filozofa W. A. Dembskog, ispitati logički procesi zaključivanja na dizajn. Budući da on utemeljuje i formalizira takvu vrstu zaključaka, a time daje logički i epistemički okvir teorije ID-a, to će nam u na-stavku omogućiti prijelaz na razmatranje temeljnih postavki teorije ID-a, koja će se promatrati iz vizure jednoga od začetnika te teorije, biologa M. J. Behea. Behe, kao i ID teorija općen...