Vi introducerar Graph-Structured Sum-Product Networks (GraphSPNs), en probabilistisk strategi för strukturerad förutsägelse för problem där beroenden mellan latenta variabler uttrycks i termer av godtyckliga, dynamiska grafer. Medan många tillvägagångssätt för strukturerade förutsägelser ställer strikta begränsningar på samspelet mellan infererade variabler, många verkliga problem kan bara karakteriseras med hjälp av komplexa grafstrukturer av varierande storlek, ofta förorenade med buller när de erhålls från verkliga data. Här fokuserar vi på ett sådant problem inom robotikområdet. Vi visar hur GraphSPNs kan användas för att stärka slutsatsen om semantiska, konceptuella platsbeskrivningar med hjälp av bullriga topologiska relationer som upptäckts av en robot som utforskar storskaliga kontorsutrymmen. Genom experiment, visar vi att GraphSPNs konsekvent överträffar den traditionella metoden baserad på oriktade grafiska modeller, framgångsrikt disambiguating information i globala semantiska kartor byggd av osäkra, bullriga lokala bevis. Vi utnyttjar vidare modellens probabilistiska karaktär för att härleda marginella distributioner över semantiska beskrivningar av ännu outforskade platser och upptäcka rumsliga miljökonfigurationer som är nya och oförenliga med de kända bevisen.
För det andra Zheng et al. I REF föreslogs en allmän probabilistisk metod för strukturerad förutsägelse, kallad GraphSPN, som utvidgade SPN för att möjliggöra modellering av godtyckliga, dynamiska grafer.
Learning Graph-Structured Sum-Product Networks for Probabilistic Semantic Maps
{'venue': 'AAAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}