En autonom variantalgoritm för godtyckliga grafiska modeller kräver förmågan att optimera variations approximationer över utrymmet för modellparametrar samt över valet av dragbara familjer som används för variations approximationen. I den här artikeln presenterar vi en ny kombination av grafpartitioneringsalgoritmer med ett generaliserat medelfält (GMF) inferensalgoritm. Denna kombination optimerar över osammanhängande kluster av variabler och utför slutledning med hjälp av dessa kluster. Vi ger en formell analys av förhållandet mellan grafskärningen och GMF approximationen, och utforskar flera grafpartitionsstrategier empiriskt. Våra empiriska resultat ger ett ganska tydligt stöd för en viktad version av MinCut som en användbar klusteralgoritm för GMF-slutsatsen, vilket är förenligt med konsekvenserna av den formella analysen.
Xing, E.P. et al. REF föreslår grafpartitionsstrategier för generaliserade genomsnittliga fältslutsatser av MinCut.
Graph partition strategies for generalized mean field inference
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}