We introduce new message passing algorithms for inference with graphical models. The standard min-sum and sum-product belief propagation algorithms are guaranteed to converge when the graph is tree-structured, but may not converge and can be sensitive to the initialization when the graph contains cycles. This paper describes modifications to the standard belief propagation algorithms that are guaranteed to converge to a unique solution regardless of the topology of the graph.


翻译:我们引入了用于图形模型推断的新信息传递算法。 当图形以树为结构结构时,标准微数和总产品信仰传播算法保证会趋同,但可能不会趋同,而且当图形包含周期时,会敏感地注意初始化。本文描述了对标准信仰传播算法的修改,不管图形的地形如何,这些算法都保证会趋同于一个独特的解决方案。

1
下载
关闭预览

相关内容

【Google】平滑对抗训练,Smooth Adversarial Training
专知会员服务
49+阅读 · 2020年7月4日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员