Detta dokument beskriver seriella och parallella kompositionsmodeller av flera objekt med deldelning. Objekt byggs av delvis kompositioner och uttrycks i termer av en hierarkisk ordbok av objektdelar. Dessa delar är representerade på gitter i minskande storlekar som ger en sammanfattning. Vi beskriver slutledning och inlärningsalgoritmer för dessa modeller. Vi analyserar komplexiteten hos denna modell i termer av beräkningstid (för seriedatorer) och antal noder (t.ex. "neuroner") för parallella datorer. I synnerhet beräknar vi komplexitetsvinsterna genom deldelning och dess beroende av hur ordboken skalorar sig med hierarkins nivå. Vi utforskar tre regimer av skalning beteende där ordbokens storlek (i) ökar exponentiellt med nivån, (ii) bestäms av en oövervakad kompositionslärande algoritm tillämpas på verkliga data, (iii) minskar exponentiellt med skala. Denna analys visar att i vissa system möjliggör användningen av delade delar algoritmer som kan utföra slutledning i tid linjär i antalet nivåer för ett exponentiellt antal objekt. I andra regimer deldelning har liten fördel för seriella datorer men kan ge linjär bearbetning på parallella datorer.
Fördelar med detta tillvägagångssätt inkluderar den teoretiska förmågan att hantera ett stort antal objekt genom att dela med sig av REF.
Complexity of Representation and Inference in Compositional Models with Part Sharing
{'venue': 'ICLR', 'journal': 'CoRR', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}