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CVPR场景图的概率去偏置
该研究针对场景图模型中长尾关系及其父对象的质量问题，提出了一种采用嵌入式增强的三元组贝叶斯网络来保护关系标签的条件分布并消除由关系概率边际引起的偏差的方法，此方法在两个不同的数据集上对比现有技术实现了较好的平衡。
PDF2 years ago
CausNet：基于生成序列排序的动态规划搜索优化贝叶斯网络及其父集约束
本文介绍了一种基于动态规划的贝叶斯网络求解算法，支持高维度数据、连续和分类数据、以及 <a href='Ovarian Cancer'> 卵巢癌 </a> 基因表达数据的准确建模，算法效率高且容易扩展。
PDF2 years ago
You Only Derive Once (YODO): 贝叶斯网络中的高效敏感度分析自动差分
该研究提出一种基于自动微分和精确推断的方法，通过一遍推断来获得贝叶斯网络的所有敏感度值，并用 PyTorch 实现。该方法可用于大型网络，以提高计算效率并排名各参数的重要性。
PDF2 years ago
产品安全成语：构建因果贝叶斯网络进行产品安全和风险评估的方法
本文介绍了使用习语来构建基于数据和知识的产品安全和风险评估因果贝叶斯网络的方法。结果显示，所建立的具有代表性的产品安全习语可以在没有太多产品测试数据的情况下，对各种产品进行安全和风险评估。
PDF2 years ago
为什么失败了？一种因果推理方法寻找机器人失败的解释
本文提出了一种新方法以解决机器人失败后向用户提供直观的因果解释，其利用生成对比性解释的方式，基于来自贝叶斯网络的因果模型，并在两个场景中测试了其准确性。
PDF2 years ago
ICLR用图增强的规范化流对多时间序列进行异常检测
本研究提出一种结合贝叶斯网络与正则化流算法的 GANF 方法，用于多时间序列数据的异常检测和密度估计。实验证明该方法在时间序列密度估计、异常检测和检测数据时序漂移等方面具有较高的有效性。
PDF2 years ago
AAAI存在结构侧信息条件下的贝叶斯网络学习
本研究开发了一种递归约束算法，能够高效地将结构性边缘信息引入学习贝叶斯网络 (BN) 的过程，并提供了该算法的理论保证，进一步表明有界树宽 BN 可以在不增加复杂度的情况下学习。
PDF3 years ago
基于连续优化的联邦贝叶斯网络结构学习
本文提出一种基于联邦学习的方法，用于估计来自不同方的数据横向分割后的贝叶斯网络结构。该方法采用基于连续优化的分布式结构学习方法，使用多重乘法器的交替方向方法（ADMM），在优化过程中仅交换模型参数，实现了数据隐私的保护。实验结果表明，该
PDF3 years ago
KDD使用 Shapley Value 进行模型解释的预测和因果推论
本文探讨了 Shapley 值在贝叶斯网络框架下的应用，分析了 Shapley 值与条件独立性的关系，并发现高 Shapley 值的变量不一定对模型预测性能有显著影响，而低 Shapley 值的变量可能会导致较差的预测结果。因此，在一般情况
PDF4 years ago
AAAI基于树宽限制的贝叶斯网络结构学习的 Turbocharging
我们介绍了一种新的方法来学习结构属于树宽有限的贝叶斯网络 (Bayesian Network)。该方法的关键是局部应用基于 MaxSAT 的精确方法，以提高启发式计算 BN 的得分。我们的实验证明，我们的方法可以显著提高由最先进的启发式方法
PDF4 years ago
稀疏约束下的贝叶斯网络学习：参数化复杂度分析
本文研究在给定的约束条件下，学习最优贝叶斯网络的结构，其中最大程度为 1 的边界至少有距离 k，最大程度为 2 的边界以及具有大小至多为 c（c≥3）的连通分量的网络或其模糊化图的学习被证明是 NP 困难的，而在模糊化图中最多具有 k 个弧
PDF4 years ago
KDD半监督学习与因式分解相遇：基于链图模型的推荐学习
本文提出了一种新颖的概率链图模型，将半监督学习与潜在因子模型相结合，用于推荐系统中。实验结果表明，所提出的概率链图模型在四个评估指标上显著优于现有的方法，并且在数据稀疏性增加时具有更大的性能优势。
PDF4 years ago
贝叶斯网络学习教程
本文探讨了贝叶斯网络的构建方法，阐述了利用数据构建模型的统计方法，以及学习贝叶斯网络参数和结构的技术，最终通过一个实例来论证了贝叶斯网络在实际中的应用。
PDF4 years ago
从未知干预中学习神经因果模型
本研究提出了一个基于连续优化和神经网络的框架，以创建联合观测和干预数据模型的方法，能在不知情干预变量的情况下获得强大的基准结果，包括从合成图和来自 Bayesian Network Repository 的标准图中恢复结构。
PDF5 years ago
使用条件 GAN 建模表格数据
本篇论文设计了 TGAN 来处理离散与连续的表格数据，使用 7 个模拟数据集和 8 个真实数据集进行比较，结果表明 TGAN 在大多数的真实数据集上比贝叶斯方法表现更好，而其他深度学习方法则表现欠佳。
PDF5 years ago
CVPR基于鲁棒点云的大规模室外场景重建
本文提出一种基于概率方法的鲁棒后端优化方案，通过建立贝叶斯网络模型，利用长尾柯西分布抑制异常点的特征匹配，以及一组二元潜在变量的柯西 - 均匀混合模型同时抑制循环闭合约束中的异常点特征匹配。并在实验中证明了我们的方法在大规模室内和室外数据集
PDF5 years ago
贝叶斯网络和神经网络的相对表达能力
本文研究了神经网络与贝叶斯网络计算函数的区别，提出了测试算子来增强贝叶斯网络的表达能力，使得其边缘查询也可以成为万能逼近器。
PDF6 years ago
AAAI在最优因子范围内找到所有贝叶斯网络结构
提出了一种基于近似算法的模型平均方法，该方法仅考虑可靠的模型且能在数据量较大的情况下高效地进行比较。
PDF6 years ago
NSGA-Net：使用多目标遗传算法的神经结构搜索
本文介绍了 NSGA-Net，一种多目标优化的神经架构搜索算法，它通过使用前人先验知识，遗传算法（交叉和突变）以及贝叶斯网络等方式实现了对潜在神经网络结构的高效探索，从而找到一组多样的交换网络体系结构，并在 CIFAR-10 数据集上取得了
PDF6 years ago
NIPS一种统一的贝叶斯方法，用于预测早产儿脑龄，并建模脑电睡眠转换随年龄的变化
该论文提出了一种使用贝叶斯网络和多个高斯混合模型进行睡眠分期和评估早产儿脑发育的方法，从而提高预测准确性。
PDF6 years ago