Kardinalitet potentialer är en allmänt användbar klass av hög orderpotential som påverkar sannolikheter baserat på hur många av D binära variabler är aktiva. Maximal en posteriori (MAP) slutledning för kardinality potentiella modeller är väl förstådd, med effektiva beräkningar tar O(D log D) tid. Men effektiv marginalisering och provtagning har inte behandlats lika grundligt i maskininlärningsgemenskapen. Vi visar att det finns en enkel algoritm för att beräkna marginal sannolikheter och rita exakta gemensamma prover som körs i O(D log 2 D) tid, och vi visar hur man ramar algoritmen som effektiv tro förökning i en låg ordning trädstrukturerad modell som innehåller ytterligare hjälpvariabler. Vi utvecklar sedan en ny, mer allmän klass av modeller, som kallas Recursive Cardinality modeller, som drar nytta av denna effektivitet. Slutligen visar vi hur man gör effektiva exakta slutsatser i modeller som består av en trädstruktur och en kardinalitetspotential. Vi utforskar den uttrycksfulla kraften hos Recursive Cardinality-modeller och demonstrerar empiriskt deras nytta.
Observera att maximal en posteriori (MAP) slutsats av kardinalitet potentialer, som används i vår föreslagna metod, är snabbare än summan-produkt inference REF.
Fast Exact Inference for Recursive Cardinality Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}