Vi introducerar en globalt konvergent algoritm för optimering av den trädvägda (TRW) variationsmålet över marginalpolytopen. Algoritmen är baserad på den villkorliga gradienten metoden (Frank-Wolfe) och flyttar pseudomarginaler inom marginalpolytopen genom upprepade maximum en posteriori (MAP) samtal. Denna modulära struktur gör det möjligt för oss att utnyttja Black-box MAP-lösare (både exakta och ungefärliga) för variationsinferens, och ger mer exakta resultat än trädvägda algoritmer som optimerar över den lokala konsistensen avkoppling. Teoretiskt band vi suboptimaliteten för den föreslagna algoritmen trots att TRW-målet hade obundna lutningar vid marginalpolytopens gräns. Empiriskt visar vi den ökade kvaliteten på resultaten genom att strama åt avslappningen över den marginella polytopen samt den spännande trädpolytopen på syntetiska och verkliga fall.
Dess tillämpningar inkluderar icke-Euklidiska utrymmen, t.ex. ett varierat mål för ungefärlig marginell inferens över marginalpolytop REF.
Barrier Frank-Wolfe for Marginal Inference
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}