概率软逻辑（PSL，Probabilistic soft logic）是用于开发概率模型的机器学习框架。它可以使用简单的逻辑语法去定义模型，通过快速凸优化进行运算。PSL在自然语言处理，社交网络分析，知识图，推荐系统和计算生物学等许多领域产生了最不错的结果。PSL框架在GitHub上作为Apache许可的开源项目进行提供，具有活动用户组google论坛作为支持。
PSL的优势在于：
（1）和马尔可夫逻辑网（MLN，Markov logic network）类似，使用一阶逻辑，能够简洁地表示复杂关系；和MLN使用0，1二值逻辑不同的是，PSL使用[0，1]之间的软真值作为运算值。
（2）概率图模型，可以捕捉真实世界知识中固有的不确定性和不完备性。PSL使用“软”逻辑作为其逻辑组成部分，以马尔可夫网络作为其统计模型。
概率软逻辑（PSL，Probabilistic soft logic） 简介
最后编辑于 ：
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
- 文/潘晓璐 我一进店门，熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来，“玉大人，你说我怎么就摊上这事。” “怎么了？”我有些...
- 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着，像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上，一...
- 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼，长吁一口气：“原来是场噩梦啊……” “哼！你这毒妇竟也来了？” 一声冷哼从身侧响起，我...
