Abstract-Likelihood-baserat lärande av grafiska modeller står inför utmaningar av computational-komplexitet och robusthet att modellera felspecifikation. I detta papper studeras metoder som passar parametrar direkt för att maximera ett mått på noggrannheten hos förutsagda marginaler, med beaktande av både modell och slutsatser approximationer vid utbildningstid. Experiment på avbildning problem föreslår marginalisering-baserat lärande presterar bättre än sannolikhet-baserade approximationer på svåra problem där modellen som passar är ungefärlig i naturen.
Experimentell jämförelse av flera inlärningsmetoder för CRF:s Ref tyder på att marginaliseringsbaserat lärande presterar bättre än sannolikhetsbaserade approximationer på svåra problem där modellen är ungefärlig till sin natur.
Learning Graphical Model Parameters with Approximate Marginal Inference
{'venue': 'IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence', 'journal': 'IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}