Jun, 2012

提高马尔科夫逻辑的 MAP 推理准确性和效率

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TL;DR本文提出了一种基于 Cutting Plane Method 的 最大后验概率 (Maximum A Posteriori) 推断方法 CPI，用于统计关系学习。作者在两个任务上进行了评估，即语义角色标注和联合实体解析。实验结果表明使用 CPI 后，原本的 MAP 推断方法 MaxWalkSAT 以及整数线性规划的效率明显提高，并且 CPI 还可提高 MaxWalkSAT 的准确性，同时保持整数线性规划的精确性。
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发现论文，激发创造
  • 概率逻辑编程的 MAP 推断

    本文探讨了在概率逻辑编程中计算最大后验概率和最可能解释的问题，并提出了一种将问题表示为二叉决策图并在其上应用动态规划过程的新算法，与 ProbLog 在多个合成数据集上的实验结果相比，PITA 的性能更佳。

    Aug, 2020

  • 通过基于图模型的迭代松弛推断达到最大持久性

    本文提出了一种用于找到 NP 难问题下离散图像模型 MAP 推理的部分最优解的算法，并通过使用一个线性规划松弛的精确求解器，标记出一些标签作为其最大可能的标签。

    Aug, 2015

  • RockIt：统计关系模型中利用并行性和对称性进行 MAP 推理

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    Apr, 2013

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    研究了利用提升推理算法应用于计算机视觉中并开发了一种通用模板，其中采用了粗糙到精细的推理方法来提高算法的效率，成功地开发了用于立体视觉和交互式图像分割的基于提升推理算法的算法。

    Jul, 2017

  • 通过 LP 松弛约束组合搜寻实现精确 MAP 推断

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    Apr, 2020

  • 使用割平面算法学习贝叶斯网络

    提出了一个将贝叶斯网络结构学习问题转化为优化问题，使用整数规划方法进行求解的方法，具体来说，在整数规划算法中添加了割平面的约束，用子整数规划搜索这些割平面来提高该方法性能，以求得最大化对数边际似然（BDe 分数）的贝叶斯网络结构，该方法能够高效地进行准确的贝叶斯网络结构学习。

    Feb, 2012

  • 基于块协调 Frank-Wolfe 算法的 MAP 推断

    本文提出一种基于 Lagrangean 松弛及 Frank-Wolfe 方法的多平面块协调策略用于在结构化能量最小化问题中求解最大后验概率（MAP）推断，并在 Markov 随机场、多标签离散层析成像和图匹配问题中的实验表明了方法优越性。

    Jun, 2018

  • 通过（超）树协议达成的 MAP 估计：消息传递和线性规划

    研究了一种计算 Markov 随机场上最大后验概率的最优配置的方法，通过将原始分布分解为树形分布的凸组合来得到上限，提出了两种尝试获得紧密上限的方法，并建立了模式搜索问题 LP 松弛和最大乘积（最小和）消息传递算法之间的联系。

    Aug, 2005

  • 基于图形的无递归语义解析

    本文提出了一种新的基于图的方法来进行语义解析，解决了文献中观察到的两个问题：(1) seq2seq 模型无法完成组合泛化任务；(2) 使用短语结构解析器的先前工作无法涵盖树库中观察到的所有语义解析。我们证明了两个优化算法的正确性，用基于约束平滑和条件渐变的方法近似解决这些推断问题。实验证明，我们的方法在 Geoquery、Scan 和 Clevr 上都具有最先进的效果，包括在测试组合泛化的过程中。

    Feb, 2023

  • 半定规划层次结构在图模型推断中的应用

    本文提出使用具有两个创新的二进制 SDP 松弛，同时聚焦于计算效率的 SOS 层次结构进行 MAP 推理，该算法在实际问题如图像去噪和 Ising 自旋玻璃方面表现优于 BP 和 GBP。

    Sep, 2017