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YODO 算法：Bayesian 网络中灵敏度分析的高效计算框架
提出了一种使用自动微分和精确推理相结合的算法，能够高效地计算灵敏度测量值，此方法已用于两个中等规模的贝叶斯网络，并实现了流行机器学习库 PyTorch。
PDFa year ago
贝叶斯网络的快速并行精确推断：海报
提出了一种基于多核 CPU 的快速贝叶斯网络准确推理解决方案 Fast-BNI，通过混合粗粒度和细粒度并行技术增强准确推理的效率，并进一步简化瓶颈操作。
PDF2 years ago
ACL神经形态变化中的搜索错误探寻
该研究探讨了神经序列到序列模型在语言生成任务中的应用，发现在单词级任务中，准确推断这些模型会发现空字符串常常是全局最优解，但在形态学变化的情况下，空字符串几乎不是模型最可能的解，且贪婪搜索通常能找到全局最优解。这表明，许多神经模型的不良校准
PDF3 years ago
基于 Haar 小波的块自回归流模型用于轨迹预测
本研究提出了一种基于 Haar 小波变换的分块自回归模型，利用分块耦合法，通过对粗糙轨迹条件，精确地对不同时空分辨率下的轨迹进行建模并预测，以提高自主智能体的运行效果。在 Stanford Drone 和 Intersection Dron
PDF4 years ago
EMNLP论神经机器翻译中的搜索误差和模型误差：难道你的舌头被猫抓走了吗？
本文以神经序列模型为基础，结合 Beam Search 和 Depth-first Search 算法，提出了一种精确的推理过程，并使用该过程在 WMT15 英德句子翻译测试集上找到了 Transformer 模型的全局最佳模型分数，揭示神
PDF5 years ago
ACL非投影转移依存分析器中的精确推理覆盖范围和运行时间复杂度的改进
该论文提出了一种广义的非投影转移依存句法分析器，允许多项式时间的精确推断，可以在投影和非投影转移句法分析中提供更好的覆盖率和更好的运行时间保证。
PDF6 years ago
NIPS层次半 - 马尔科夫条件随机场的 MCMC 方法
本文研究了针对嵌套时序数据的一类重要模型：层次化半马尔科夫模型。提出了一种新的近似技术，结合了 Gibbs 采样和 Rao-Blackwellization 方法，已有潜力在保证较高质量的情况下，在长度和深度上实现亚立方时间复杂度和线性时间
PDF10 years ago
非负无偏估计
研究了生成几乎肯定非负无偏估计器的算法的存在性，讨论了这些结果对伪边缘蒙特卡洛算法的适用性以及在难以处理的模型中进行精确推理的可能性的影响，并用一些特定的函数的选择举例说明了我们的研究。
PDF11 years ago
贝叶斯网络的删边抽样
本文介绍了一种新的 Bayesian 网络采样方法，该方法仅对部分变量进行采样并对其余变量应用精确推断。通过利用基于内存的推断算法，利用 Rao-Blackwellisation 原理对贝叶斯网络中的采样进行削减，Cutset 采样可以视为
PDF13 years ago