markov networks | BriefGPT - AI 论文速递

关键词markov networks

搜索结果 - 10

学习在概率图模型中解决约束最可能解释任务
我们提出了一种自监督学习方法，用于解决对数线性模型或马尔可夫网络中的以下约束优化任务。通过使用深度神经网络，我们的方法能够在不需要访问任何预先计算的解的情况下，学习输出接近最优解的约束多概率解释问题的解决方案。
PDF3 months ago
基于结构的约束学习马尔可夫网络
用约束条件的结构学习方法学习马尔可夫网络的理论限制与性能逐渐变好，并且对条件独立性测试的集合大小和测试数量进行了研究。
PDF4 months ago
AAAI离散可分解模型之间计算的差异
本研究针对离散概率分布之间计算精确差异的应用，提出在满足一定条件的情况下，使用 Markov 网络可以计算一系列函数和差异，例如 alpha-beta 差异，以高效地获得精确值。
PDF3 years ago
阈值温度以上量子吉布斯态的条件互信息聚类
本文研究证明了在某个阈值温度以上的自旋系统量子吉布斯态是近似量子马尔可夫网络，意味着条件互信息随着距离迅速衰减，并证实了量子吉布斯采样算法的效率、本地子系统上有效哈密顿量的准局部性、互信息的聚类定理和经典吉布斯态模拟的多项式时间算法。
PDF5 years ago
高维马尔可夫网络中学习稀疏结构变化：方法和理论综述
该论文回顾了直接学习罕见的 Markov 网络变化的方法及其最新发展。
PDF7 years ago
异构人脸识别的图形表达
本文提出了一种基于图形表现的异构人脸识别方法 (G-HFR)，在该方法中，马尔可夫网络用于分别表示异构图像补丁，同时考虑相邻图像补丁之间的空间兼容性。实验表明，该方法优于现有的最新方法。
PDF9 years ago
马尔可夫网络中直接稀疏变化学习的一致性支持
本文研究了 Markov 网络模型中稀疏结构变化的学习问题，提出了一种直接评估两个模型间密度比例的方法，证明当采用无界密度比例模型时，样本量符合一定条件时能够准确检测到真实的稀疏变化，并对该算法的样本复杂度提供了理论保证。
PDF10 years ago
使用马尔科夫网络的判别训练进行多实例学习
本文提出了一种基于马尔可夫网络的多实例学习图形框架，可用于建模传统的 MIL 定义以及更一般的 MIL 定义，并在弱监督数据中探索了不同水平的不确定性。为了训练这些模型，我们提出了一种利用基于基数的 cliques 的有效推理的判别最大化边
PDF11 years ago
关系数据的判别性概率模型
本文提出一种基于 (条件) 马尔科夫网络的框架，可以 effectively 地训练 probabilistic relational models，并使用近似概率推断对多个相关对象进行 collective classification，
PDF12 years ago
最大熵判别马尔可夫网络
本研究提出了一种新的最大熵判别马尔科夫网络 (MaxEnDNet) 框架，该框架将最大边界结构化学习与贝叶斯估计相结合，并扩展了它们的优点，基于生成模型的贝叶斯式学习与基于判别模型的结构化最大边界学习，取得了超越结构化输入 / 输出学习的一
PDF15 years ago