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循环有向概率图模型：基于结构化结果的提案
建立概率图模型从观测数据中学习结构时，会发现模型中的随机变量之间存在方向性的循环依赖关系。我们描述了一种概率图模型 - 概率关系网络，它允许直接捕捉结构学习过程中的方向性循环依赖关系。该模型基于一个简单的思想，即观测数据的每个样本都可以通过
PDF8 months ago
利用混合效应模型和分层聚类学习具有异质农学数据集的贝叶斯网络
通过将随机效应引入贝叶斯网络学习，该研究提出了一种新的方法，可以增强结构学习并改进模型规范，从而应用于复杂的农学数据集结构，提高决策支持工具的价值。
PDFa year ago
模型和参数不确定性下的贝叶斯神经网络变分推断
本研究旨在利用模型不确定性作为 BNN 结构学习的框架，提出了可与模型空间约束结合的可扩展变分推理方法，试图在模型和参数的联合空间中进行推理，进而实现结构和参数不确定性的组合，并在基准数据集上进行了实验，表明使方法比普通 Bayesian
PDFa year ago
ICML使用本地任务相似性引导的神经元创建和删除的多任务结构学习
本文使用 Multi-Task Structural Learning (MTSL) 框架，提出一种同时学习多任务架构及其参数的方法，能够有效提高模型的泛化性能和鲁棒性。通过交替学习任务学习和结构学习两个阶段，并将相似任务先合并在一个组层中
PDFa year ago
提高变形金刚在形态丰富语言翻译中的结构偏差
本论文旨在探讨如何通过加入结构偏置来提高 Transformer 的翻译能力，并且通过 TP-Transformer 和形态结构的分割两种方式来实现。实验表明，这两种方法都能使 Transformer 在翻译土耳其语和伊努伊特语等形态丰富的
PDF2 years ago
局部模块组合的持续学习
通过探索局部模块组合（LMC）的方法，使用结构性的学习和模块选择，LMC 可以为连续学习提供较好的解决方案。
PDF3 years ago
不强制无环的情况下学习有向无环图 (DAGs)
本文章通过 L1 正则化优化的稀疏矩阵分解方法，得到逼近 DAG 的图结构，避免了传统结构学习算法在组合复杂度方面的缺陷。
PDF4 years ago
在线多目标跟踪分治学习
本论文提出了一种基于在线分治跟踪器的方法，其将分配问题分为本地子问题，并通过选择和组合最佳功能来解决问题，从而增强了跟踪性能，并通过两个不同数据集上的实验验证了该方法的优越性。
PDF9 years ago
多领域采样与应用于贝叶斯网络结构推断
提出了一种将后验分布分解为局部模的吸引域，并定义了基于吸引域的表示方法，用于概括概率情况和条件期望。该方法应用于学习蛋白质信号网络，提供了后验分布的详细简介，提高了网络估计的准确性和预测能力。
PDF13 years ago