Djupa trosnätverk är ett kraftfullt sätt att modellera komplexa sannolikhetsfördelningar. Det är dock svårt att lära sig strukturen i ett trosnätverk, särskilt ett med dolda enheter. Den indiska bufféprocessen har använts som en icke-parametrisk Bayesian tidigare på den riktade strukturen av ett trosnätverk med ett enda oändligt brett dolt lager. I detta papper introducerar vi den kaskadiska indiska bufféprocessen (CIBP), som ger en icke-parametrisk prior på strukturen av ett skiktat, riktat trosnätverk som är obundet i både djup och bredd, men ändå tillåter dragbar inferens. Vi använder CIBP tidigare med den ickelinjära Gaussian tro nätverk så varje enhet kan dessutom variera sitt beteende mellan diskreta och kontinuerliga representationer. Vi tillhandahåller Markov kedjan Monte Carlo algoritmer för slutsatser i dessa trosnätverk och utforska strukturer lärt sig på flera bilddataset.
I REF använder författarna en kaskad indisk bufféprocess för att lära sig strukturen av sigmoidala trosnätverk.
Learning the Structure of Deep Sparse Graphical Models
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}