I detta papper relaterar vi partitionen funktion till max-statistik av slumpmässiga variabler. I synnerhet tillhandahåller vi en ny ram för att approximera och avgränsa partitionen funktion med hjälp av MAP inference på slumpmässigt perturbed modeller. Som ett resultat kan vi använda effektiva MAP-lösare såsom graf-cuts för att utvärdera motsvarande partition funktion. Vi visar att vår metod utmärker sig i den typiska "högsignal-högkoppling" regim som resulterar i ojämna energilandskap svårt för alternativa tillvägagångssätt.
Nyligen REF visade en annan anslutning genom att använda MAP inference på slumpmässigt perturbed modeller till ungefärlig och bunden Z.
On the Partition Function and Random Maximum A-Posteriori Perturbations
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}