Med hjälp av teorin om gruppverksamhet introducerar vi först begreppet automorfismgruppen i en exponentiell familj eller en grafisk modell, vilket formaliserar den allmänna uppfattningen om symmetri i en probabilistisk modell. Denna automorfism grupp ger en exakt matematisk ram för hävd inferens i den allmänna exponentiella familjen. Dess gruppaktion partitionerar uppsättningen slumpmässiga variabler och funktionsfunktioner i likvärdiga klasser (kallade banor) med identiska marginaler och förväntningar. Då är slutsatsen problemet effektivt reduceras till dator marginaler eller förväntningar för varje klass, så att man undviker behovet av att hantera varje enskild variabel eller funktion. Vi visar nyttan av denna allmänna ram för att lyfta två klasser av variationsmässig approximation för MAP-slut: lokal LP-avslappning och lokal LP-avslappning med cykelbegränsningar; den senare ger den första upplyfta slutsatsen som fungerar på en bunden hårdare än lokala begränsningar. Initiala experimentella resultat visar att hävd MAP inference med cykel begränsningar uppnått den senaste prestandan, erhålla mycket bättre objektiva funktionsvärden än lokal approximation samtidigt som den förblir relativt effektiv.
Automorfism grupper av grafiska modeller användes för att lyfta variations approximationer av MAP inference REF.
Automorphism Groups of Graphical Models and Lifted Variational Inference
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}