Den senaste tidens spridning av rikt strukturerade probabilistiska modeller väcker frågan om hur man automatiskt kan fastställa en lämplig modell för en datauppsättning. Vi undersöker denna fråga för ett utrymme av matris sönderdelning modeller som kan uttrycka en mängd brett använda modeller från oövervakat lärande. För att möjliggöra modellval organiserar vi dessa modeller i en kontextfri grammatik som genererar en mängd olika strukturer genom kompositionstillämpningen av några enkla regler. Vi använder vår grammatik för att generiskt och effektivt inferera latenta komponenter och uppskatta prediktiv sannolikhet för nästan 2500 strukturer med hjälp av en liten verktygslåda med återanvändbara algoritmer. Med hjälp av en girig sökning över vår grammatik väljer vi automatiskt nedbrytningsstrukturen från rådata genom att endast utvärdera en liten del av alla modeller. Den föreslagna metoden hittar normalt rätt struktur för syntetiska data och backar graciöst bort till enklare modeller under tungt buller. Det lär sig förnuftiga strukturer för dataset så olika som bild patchar, rörelse fånga, 20 frågor, och amerikanska senaten röster, alla med exakt samma kod.
REF gjorde en girig sökning över en kompositionsmodell klass för oövervakat lärande, med hjälp av en grammatik och en sökning förfarande som parallell vår egen.
Exploiting compositionality to explore a large space of model structures
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}