Att dra slutsatser om probabilistiska grafiska modeller är fortfarande i hög grad en praktisk utmaning inom stora områden. Den vanliga och effektiva trosutbredningsalgoritmen (BP) och dess generaliseringar konvergerar ofta inte när den tillämpas på hårda, verkliga resultatuppgifter. Även om det är allmänt erkänt att schemaläggningen av meddelanden i dessa algoritmer kan ha betydande konsekvenser, är denna fråga fortfarande till stor del outforskad. I detta arbete tar vi upp frågan om hur man schemalägger meddelanden för asynkron spridning så att en fast punkt nås snabbare och oftare. Vi visar först att alla rimliga asynkrona BP konvergerar till en unik fast punkt under förhållanden som liknar dem som garanterar konvergens av synkron BP. Dessutom visar vi att konvergenshastigheten för ett enkelt rundarobinschema är minst lika bra som för synkron förökning. Vi föreslår sedan resterande trosutbredning (RBP), en ny, lätt att genomföra, asynkron spridningsalgoritm som schemalägger meddelanden på ett informerat sätt, som trycker ner en gräns på avståndet från den fasta punkten. Slutligen visar vi på RBP:s överlägsenhet jämfört med de senaste metoderna för en mängd utmanande syntetiska och verkliga problem: RBP konvergerar betydligt oftare än andra metoder; och det minskar körtiden avsevärt fram till konvergens, även när andra metoder konvergerar.
Slutligen noterar vi att vår uppfattning om termen resterande di tillers från den av Residual Belief Propagation (RBP) REF.
Residual Belief Propagation: Informed Scheduling for Asynchronous Message Passing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}