Decomposable graphical models, also known as perfect DAG models, play a fundamental role in standard approaches to probabilistic inference via graph representations in modern machine learning and statistics. However, such models are limited by the assumption that the data-generating distribution does not entail strictly context-specific conditional independence relations. The family of staged tree models generalizes DAG models so as to accommodate context-specific knowledge. We provide a new characterization of perfect discrete DAG models in terms of their staged tree representations. This characterization identifies the family of balanced staged trees as the natural generalization of discrete decomposable models to the context-specific setting.


翻译:可分解的图形模型,又称完美的DAG模型,在通过现代机器学习和统计中的图示表达方式进行概率推论的标准方法中发挥着根本作用,但是,这些模型受到以下假设的限制:数据生成分布并不涉及严格针对具体情况的有条件独立关系。分阶段的树模型的组合将DAG模型加以概括,以适应具体情况的知识。我们从分阶段的树木表述角度对完美的离散的DAG模型作了新的定性。这种定性将平衡的分阶段树木组合确定为离散、不相容的模型与特定背景环境的自然概括。

0
下载
关闭预览

相关内容

【如何做研究】How to research ,22页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2021年4月17日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
120+阅读 · 2020年11月20日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
157+阅读 · 2020年6月2日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
89+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
96+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月1日
Arxiv
49+阅读 · 2021年5月9日
Arxiv
3+阅读 · 2018年12月18日
Arxiv
6+阅读 · 2018年1月29日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6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