Icke-parametrisk Bayesian modeller bygger ofta på antagandet att de objekt som modelleras är utbytbara. Även om det är lämpligt i vissa tillämpningar (t.ex. påse-ofwords modeller för dokument), kan utbytbarhet ibland antas helt enkelt av beräkningsskäl; icke utbytbara modeller kan vara ett bättre val för tillämpningar baserade på ämne. Med utgångspunkt i idéer från grafiska modeller och fylogenetik beskriver vi en icke utbytbar tidigare för en klass av ickeparametriska latenta funktionsmodeller som är nästan lika effektiv beräkningsmässigt som dess utbytbara motsvarighet. Vår modell är tillämplig på den allmänna inställningen där beroenden mellan objekt kan uttryckas med hjälp av ett träd, där kantlängder anger styrkan i relationer. Vi visar en applikation för att modellera probabilistiska val.
Dessutom skapades den fylogenetiska indiska bufféprocessen (pIBP) REF som en icke utbytbar, icke-parametrisk tidigare för latenta funktionsmodeller, där beroendena mellan objekt uttrycktes som trädstrukturer.
The Phylogenetic Indian Buffet Process: A Non-Exchangeable Nonparametric Prior for Latent Features
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}