Sum-produkt nätverk har nyligen vuxit fram som en attraktiv representation på grund av deras dubbla syn som en speciell typ av djupa neurala nätverk med tydliga semantik och en speciell typ av probabilistiska grafiska modell för vilken inferens alltid kan dras. Dessa egenskaper följer av vissa villkor (dvs. fullständighet och nedbrytbarhet) som måste respekteras av nätverkets struktur. Som ett resultat av detta är det inte lätt att ange ett giltigt totalproduktnätverk för hand och därför används strukturinlärningsmetoder vanligtvis i praktiken. Detta papper beskriver den första online struktur lärande teknik för kontinuerliga SPNs med Gaussiska blad. Vi introducerar också en åtföljande ny parameterinlärningsteknik.
Till exempel i REF författarna föreslår den första online struktur lärande teknik för SPNs med Gaussiska blad.
Online Structure Learning for Sum-Product Networks with Gaussian Leaves
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}