Vi föreslår en icke-parametrisk generalisering av trosförökning, Kernel Belief Propagation (KBP), för parvis Markov slumpmässiga fält. Meddelanden representeras som funktioner i en reproducerande kärna Hilbert space (RKHS), och meddelandeuppdateringar är enkla linjära operationer i RKHS. KBP gör ingen av de antaganden som vanligen krävs i klassiska BP algoritmer: variablerna behöver inte uppstå från en ändlig domän eller en Gaussisk fördelning, inte heller får deras relationer ta någon särskild parametrisk form. Förhållandet mellan variabler representeras i stället implicit och lärs icke-parametriskt av utbildningsdata. KBP har fördelen att det kan användas på alla domäner där kärnor definieras (R d, strängar, grupper), även om explicita parametriska modeller inte är kända, eller slutna formuläruttryck för BP-uppdateringarna inte finns. Beräkningskostnaden för meddelandeuppdateringar i KBP är polynom i träningsdatastorleken. Vi föreslår också en konstant tids approximativ meddelandeuppdatering förfarande genom att representera meddelanden med ett litet antal basfunktioner. I experiment använder vi KBP för bilddenoisering, djupförutsägelse från stillbilder och prognoser för proteinkonfiguration: KBP är snabbare än konkurrerande klassiska och icke-parametriska metoder (i vissa fall i storleksordningar), samtidigt som de ger betydligt mer exakta resultat.
a REF föreslår en trosförökningsmetod för kärnan.
Kernel Belief Propagation
{'venue': 'In the Fourteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics April 11-13, 2011 Ft. Lauderdale, FL, USA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}