Semiring-based mini-bucket partitioning schemes
Visualitza/Obre
Article principal (572,1Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/23343
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2013
EditorAAAI Press. Association for the Advancement of Artificial Intelligence
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Graphical models are one of the most prominent frameworks to model complex systems and efficiently query them. Their underlying algebraic properties are captured by a valuation structure that, most usually, is a semiring. Depending on the semiring of choice, we can capture probabilistic models, constraint networks, cost networks, etc. In this paper we address the partitioning problem which occurs in many approximation techniques such as mini-bucket elimination and join-graph propagation algorithms. Roghly speaking, subject to complexity bounds, the algorithm needs to find a partition of a set of factors such that best approximates the whole set. While this problem has been addressed in the past in a particular case, we present here a general description. Furthermore, we also propose a general partitioning scheme. Our proposal is general in the sense that it is presented
in terms of a generic semiring with the only additional requirements of a division operation and a refinement of its order. The proposed algorithm instantiates to the particular task of computing the
probability of evidence, but also applies directly to other important reasoning tasks. We demonstrate its good empirical behaviour on the problem of computing the most probable explanation.
CitacióRollón, E.; Larrosa, J.; Dechter, R. Semiring-based mini-bucket partitioning schemes. A: International Joint Conference on Artificial Intelligence. "23rd International Joint Conference on Artificial Intelligence". Beijing: AAAI Press. Association for the Advancement of Artificial Intelligence, 2013, p. 644-650.
ISBN978-1-57735-633-2
Versió de l'editorhttp://dl.acm.org/citation.cfm?id=2540222
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
IJCAI13-102.pdf | Article principal | 572,1Kb | Accés restringit |