惰性AR传播的微分语义
人工智能
2012-07-09 v1
摘要
本文提出了离散贝叶斯网络中惰性AR传播（LARP）的微分语义。我们描述了如何从处于LARP均衡的联结树中轻松计算证据的单维和多维偏导数。我们表明，计算的简单性源于LARP的本质。基于微分语义，我们描述了LARP架构中的变量传播如何提供对额外偏导数的访问。推导出谨慎LARP（cLARP）方案，以产生灵活的cLARP均衡，该均衡为从单次传播中计算证据和证据子集的单维和多维偏导数提供了额外机会。实证评估的结果表明，访问大量增加的偏导数仅需较低的计算成本。
引用
@article{arxiv.1207.1355,
title = {A Differential Semantics of Lazy AR Propagation},
author = {Anders L. Madsen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1207.1355},
year = {2012}
}
备注
Appears in Proceedings of the Twenty-First Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI2005)