离散行列式点过程的马尔可夫性质
统计理论
2019-01-29 v2 机器学习
其他统计学
统计理论
摘要
行列式点过程（DPPs）是描述排斥性的概率模型。当用于表示有限基集的随机子集的出现时，DPPs 以一种数学上优雅且直接的方式对全局负关联建模。离散 DPPs 已成为解决若干需要选择多样化对象的机器学习任务的流行且计算易处理的模型，并已成功应用于众多现实问题。尽管其流行，此类模型的统计性质尚未被充分探索。在本注中，我们推导了离散 DPPs 的马尔可夫性质，并展示如何借助图模型来表达它们。
引用
@article{arxiv.1810.02294,
title = {Markov Properties of Discrete Determinantal Point Processes},
author = {Kayvan Sadeghi and Alessandro Rinaldo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.02294},
year = {2019}
}
备注
9 pages, 1 figure