I detta papper relaterar vi partitionen funktion till max-statistik av slumpmässiga variabler. I synnerhet tillhandahåller vi en ny ram för att approximera och avgränsa partitionen funktion med hjälp av MAP inference på slumpmässigt perturbed modeller. Som ett resultat kan vi använda effektiva MAP-lösare såsom graf-cuts för att utvärdera motsvarande partition funktion. Vi visar att vår metod utmärker sig i den typiska "högsignal-högkoppling" regim som resulterar i ojämna energilandskap svårt för alternativa tillvägagångssätt.
Grunden för vårt arbete är REF som ger en ram för att approximera och avgränsa partitionsfunktionen med hjälp av MAP 1 slutledning (dvs. Förutsägelse av den mest sannolika strukturen) på slumpmässigt perturbed modeller.
On the Partition Function and Random Maximum A-Posteriori Perturbations
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}