Vi inför ett nytt tillvägagångssätt för att skriva av inferens i riktade grafiska modeller genom att lära sig heuristiska approximationer till stokastiska inverser, speciellt utformade för att användas som förslagsdistributioner i sekventiella Monte Carlo-metoder. Vi beskriver ett förfarande för att bygga och lära sig ett strukturerat neuralt nätverk som representerar en omvänd factorization av den grafiska modellen, vilket resulterar i en villkorlig densitet estimator som tar som ingång särskilda värden av de observerade slumpmässiga variabler, och returnerar en approximation till fördelningen av latenta variabler. Denna igenkänningsmodell kan läras offline, oberoende av vilken datauppsättning som helst, innan man gör en slutledning. Utgången av dessa nätverk kan användas som automatiskt lärda högkvalitativa förslag distributioner för att påskynda sekventiella Monte Carlo i ett brett spektrum av probleminställningar.
På samma sätt föreslogs det av REF att man skulle utbilda ett förslag till fördelning parameteriserat med ett neuralt nätverk för att påskynda slutsatsen i grafiska modeller.
Inference Networks for Sequential Monte Carlo in Graphical Models
{'venue': 'Paige, B.,&Wood, F. (2016). Inference Networks for Sequential Monte Carlo in Graphical Models. In Proceedings of the 33rd International Conference on Machine Learning, JMLR W&CP 48: 3040-3049', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}