En grafisk modell är en strukturerad representation av datagenereringsprocessen. Den traditionella metoden att resonera över slumpmässiga variabler är att utföra slutledning i denna grafiska modell. I många fall är dock produktionsprocessen endast en dålig approximation av den mycket mer komplexa verkliga processen för att generera data, vilket leder till en suboptimal uppskattning. Den generativa processens finesser fångas dock upp i själva datan och vi kan "lära oss att härleda", det vill säga lära oss en direkt kartläggning från observationer till förklarande latenta variabler. I detta arbete föreslår vi en hybridmodell som kombinerar grafisk inferens med en inlärd omvänd modell, som vi strukturerar som i ett grafneuralt nätverk, medan den iterativa algoritmen som helhet formuleras som ett återkommande neuralt nätverk. Genom att använda korsvalidering kan vi automatiskt balansera mängden arbete som utförs genom grafisk inferens mot inlärd inferens. Vi tillämpar våra idéer på Kalman filtret, en Gaussian dold Markov modell för tidssekvenser, och visar bland annat att vår modell kan uppskatta banan av en bullrig kaotisk Lorenz Attractor mycket mer exakt än antingen den lärda eller grafiska inference kör i isolering.
Ett av de närmaste verken till vår metod är REF som också kombinerar grafisk inferens med grafneurala nätverk.
Combining Generative and Discriminative Models for Hybrid Inference
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}