Många kollektiva märkningsuppgifter kräver slutledning på grafiska modeller där klickpotentialerna endast beror på antalet noder som får en viss etikett. Vi utformar effektiva inferensalgoritmer för olika familjer av sådana potentialer. Våra algoritmer är exakta för godtycklig kardinalitet-baserade klick-potentialer på binära etiketter och för max-liknande och majoritets-liknande klick-potentialer på flera etiketter. När vi går mot mer komplexa potentialer visar vi att slutsatsen blir NPhard även på klichéer med homogena Potts potentialer. Vi presenterar en 13 15 - approximation algoritm med runtime sub-quadratic i klique storlek. Däremot är den mest kända tidigare garantin för grafer med Potts potential endast 0,5. Vi utför empiriska jämförelser på verkliga och syntetiska data, och visar att våra föreslagna metoder är en storleksordning snabbare än de välkända Tree-baserade re-parameterization (TRW) och graf-cut algoritmer.
Gupta m.fl. REF behandlade kardinalitetsbaserade klickpotentialer och utvecklade både exakta och ungefärliga algoritmer.
Efficient inference with cardinality-based clique potentials
{'venue': "ICML '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}