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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

aGrUM: A Graphical Universal Model Framework

verfasst von : Christophe Gonzales, Lionel Torti, Pierre-Henri Wuillemin

Erschienen in: Advances in Artificial Intelligence: From Theory to Practice

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This paper presents the aGrUM framework, a C++ library providing state-of-the-art implementations of graphical models for decision making, including Bayesian Networks, Influence Diagrams, Credal Networks, Probabilistic Relational Models. This is the result of an ongoing effort to build an efficient and well maintained open source cross-platform software, running on Linux, MacOS X and Windows, for dealing with graphical models. The framework also contains a wrapper, pyAgrum, for exploiting aGrUM within Python.

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Fußnoten
1
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Literatur
1.
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2.
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3.
Hourbracq, M., Baudrit, C., Wuillemin, P.H., Destercke, S.: Dynamic credal networks: introduction and use in robustness analysis. In: International Symposium on Imprecise Probability: Theories and Applications (ISIPTA 2013), pp. 159–169 (2013)
4.
Magnan, J.: Représentations graphiques de fonctions et processus décisionnels Markoviens factorisés. Ph.D. thesis, University Pierre and Marie Curie, Paris, France (2016)
5.
Magnan, J.C., Wuillemin, P.H.: Efficient incremental planning and learning with multi-valued decision diagrams. J. Appl. Logic 22, 63–90 (2016)MathSciNetCrossRef
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Torti, L.: Structured probabilistic inference in object-oriented probabilistic graphical models. Ph.D. thesis, University Pierre and Marie Curie, Paris, France (2012)
7.
Torti, L., Wuillemin, P.H., Gonzales, C.: Reinforcing the object-oriented aspect of probabilistic relational models. In: Workshop on Probabilistic Graphical Models (PGM 2010), pp. 273–280 (2010)
Metadaten
Titel
aGrUM: A Graphical Universal Model Framework
verfasst von
Christophe Gonzales
Lionel Torti
Pierre-Henri Wuillemin
Copyright-Jahr
2017
Buch
Advances in Artificial Intelligence: From Theory to Practice

Print ISBN: 978-3-319-60044-4

Electronic ISBN: 978-3-319-60045-1

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-60045-1_20

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