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marginal probabilities
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生成式边缘化模型
介绍了一种名为边缘化模型（MaMs）的新的高维离散数据生成模型，通过明确建模所有诱导边际分布，提供可扩展和灵活的生成建模方法，具有可计算的似然度，并以单次神经网络正向传递的方式快速评估任意边际概率。该模型适用于特定概率（由未归一化（对数）概
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9 months ago
推断、学习和种群大小：SRL 模型的投影性
本文研究了命题数据和关系数据之间微妙差别，指出在许多关系模型中，边缘概率取决于人口或领域的大小，将此与统计理论中的经典概率密度函数基本概念建立联系：Projectivity 意味着关系预测对领域大小的变化具有鲁棒性，讨论了许多常见 SRL
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6 years ago
在难以处理的网络中计算似然的上下界
本研究介绍了用于计算 sigmoid 网络和 noisy-OR 网络边际概率的确定性技巧，这些技巧在网络规模（或点团大小）不足以进行精确计算时非常有用，并通过数值实验说明了这些边界的紧密性。
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11 years ago
二值网络的信念优化：稳定的循环置信传播替代方法
本研究提出一种新颖的推断算法，可用于任意的、二元的、无向图。该算法直接下降 Bethe 自由能，更新成对概率和边际概率，以获得本地最小值。同时，该算法的稳定性为数据学习图模型提供了理想手段。
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11 years ago
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