Vi presenterar en ny dragbar generativ modell som utökar Sum-Product Networks (SPN) och avsevärt öka sin kraft. Vi kallar det Sum-Product-Quotient Networks (SPQNs), vars kärnkoncept är att införliva villkorliga distributioner i modellen genom direkt beräkning med hjälp av quotient noder, t.ex. P (A-B)= P (A,B) P (B). Vi tillhandahåller tillräckliga villkor för att SPQN:er ska kunna användas för att generalisera och koppla av de nedbrytbara och fullständiga dragbarhetsförhållandena för SPN:er. Dessa avslappnade förhållanden ger upphov till ett exponentiellt uppsving för den uttrycksfulla effektiviteten hos vår modell, d.v.s. vi bevisar att det finns distributioner som SPQNs kan beräkna effektivt men kräver SPNs att vara av exponentiell storlek. Således minskar vi klyftan i expressivitet mellan dragbara grafiska modeller och andra Neural Network-baserade generativa modeller.
REF införde Sum-Product-Quotient (SPQN) Networks, som SPNs inklusive quotient noder.
Sum-Product-Quotient Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}