NIPSSep, 2018
聚类变分近似用于不完整数据下连续时间贝叶斯网络结构学习
Cluster Variational Approximations for Structure Learning of Continuous-Time Bayesian Networks from Incomplete Data
Dominik Linzner, Heinz Koeppl
TL;DR本论文提出了一种新的基于簇变分方法的连续时间贝叶斯网络近似算法,用于从不完整和嘈杂的时间序列数据中直接学习网络结构,并在可扩展性方面优于现有的方法。