Universität Münster
CRIS@UM
DE | EN

Compression versus Accuracy: A Hierarchy of Lifted Models

Grunddaten zum Vortrag

Art des Vortrags: wissenschaftlicher Vortrag
Name der Vortragenden: Speller, Jan; Luttermann, Malte; Gehrke, Marcel; Braun, Tanya
Datum des Vortrags: 29.10.2025
Vortragssprache: Englisch
URL zu den Präsentationsfolien: https://www.uni-muenster.de/imperia/md/content/informatik/talk_und_poster_ecai_2025_bologna_js_et_al.pdf

Informationen zur Veranstaltung

Name der Veranstaltung: 28th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2025)
Zeitraum der Veranstaltung: 25.10.2025 - 30.10.2025
Ort der Veranstaltung: Bologna

Zusammenfassung

Stichwörter: lifted model construction; colour passing; hierarchical learning

Vortragende der Universität Münster

Braun, Tanya
Juniorprofessur für Praktische Informatik - Moderne Aspekte der Verarbeitung von Daten / Data Science (Prof. Braun)
Speller, Jan
Juniorprofessur für Praktische Informatik - Moderne Aspekte der Verarbeitung von Daten / Data Science (Prof. Braun)

Projekte über die im Vortrag berichtet wurde

HAPPI - Human-aware PGMs and Probabilistic Inference via Lifted Model Reconciliation (HAPPI)
Laufzeit: 15.03.2024 - 31.12.2026
Gefördert durch: MKW - Förderlinie „Künstliche Intelligenz/Maschinelles Lernen“ - KI-Starter
Art des Projekts: Gefördertes Einzelprojekt

Publikationen vorgestellt im Vortrag

Compression versus Accuracy: A Hierarchy of Lifted Models
Speller, Jan; Luttermann, Malte; Gehrke, Marcel; Braun, Tanya (2025)
In: Lynce, I.; et al. (Hrsg.), ECAI-25 Proceedings of the 28th European Conference on Artificial Intelligence, 5051-5058. Online: IOS Press. doi:10.3233/FAIA251420
Forschungsartikel in Sammelband (Konferenz) | Peer reviewed | Veröffentlicht