学习逻辑电路
机器学习
2019-03-01 v1 人工智能
摘要
本文提出一种称为逻辑电路的新分类模型。在 MNIST 和 Fashion 数据集上，我们的学习算法优于参数数量多一个数量级的神经网络。然而，逻辑电路有着符号 AI 的明确起源，构成了诸如 ACs、SPNs 和 PSDDs 等概率-逻辑电路的可判别对应物。我们表明逻辑电路的参数学习是凸优化，且一种简单的局部搜索算法可从数据归纳出强模型结构。
引用
@article{arxiv.1902.10798,
title = {Learning Logistic Circuits},
author = {Yitao Liang and Guy Van den Broeck},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.10798},
year = {2019}
}
备注
Published in the Proceedings of the Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI19)