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ISSN: 2333-9721
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-  2020 

和积网络的性质分析及其有效性验证算法
Property analysis and validity verification algorithms of sum-product network

DOI: 10.7523/j.issn.2095-6134.2020.01.016

Keywords: 深度学习,概率图模型,和积网络,有效性
deep learning
,probabilistic graphical models,sum-product networks,validity

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Abstract:

摘要 和积网络(sum-product networks,SPN)是一种在多层网络中进行快速推理的深度概率图模型,在人工智能领域有广泛应用前景。SPN的有效性即它可用来正确表示概率分布,使得SPN可以表示一些图模型的配分函数和所有的边缘分布。由于只有部分SPN是有效的,快速判断SPN的有效性很有必要。针对SPN理论体系中的有效性验证问题,讨论并揭示SPN内部结构性质,提出验证SPN有效性的两个算法,并给出算法的正确性证明及其复杂度。还通过给出一种新的SPN中生成树个数的计算方法来验证SPN有效性算法的可靠性。

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