嵌套联结树
人工智能
2013-02-08 v1
摘要
通过利用团 (clique) 的传入消息所诱导的独立性关系，可以提高 Hugin 架构以及尤其是 Shafer-Shenoy 架构中的推理效率。也就是说，从团发送的消息可以通过将团势函数因式分解为联结树的形式来计算。在本文中，我们展示了通过在消息计算中利用这种嵌套联结树，可以降低传统传播方法的空间和时间成本。本文提出了一种利用嵌套联结树技术以实现此类降低的结构化方法。通过对涉及十个大型真实世界贝叶斯网络和 Hugin 推理算法的详尽实证评估，强调了该方法的实用性。
引用
@article{arxiv.1302.1553,
title = {Nested Junction Trees},
author = {Uffe Kjærulff},
journal= {arXiv preprint arXiv:1302.1553},
year = {2013}
}
备注
Appears in Proceedings of the Thirteenth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI1997)