論文の概要: Approximate MMAP by Marginal Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.04827v1
• Date: Wed, 12 Feb 2020 07:41:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-01 20:04:08.751758
• Title: Approximate MMAP by Marginal Search
• Title（参考訳）: Marginal Searchによる近似MMAP
• Authors: Alessandro Antonucci and Thomas Tiotto
• Abstract要約: 本稿では,グラフィカルモデルにおける最小値MAPクエリの戦略を提案する。 提案した信頼度尺度は,アルゴリズムが正確であるインスタンスを適切に検出するものである。 十分に高い信頼度を得るために、アルゴリズムは正確な解を与えるか、正確な解からハミング距離が小さい近似を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.50747042819503
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a heuristic strategy for marginal MAP (MMAP) queries in graphical models. The algorithm is based on a reduction of the task to a polynomial number of marginal inference computations. Given an input evidence, the marginals mass functions of the variables to be explained are computed. Marginal information gain is used to decide the variables to be explained first, and their most probable marginal states are consequently moved to the evidence. The sequential iteration of this procedure leads to a MMAP explanation and the minimum information gain obtained during the process can be regarded as a confidence measure for the explanation. Preliminary experiments show that the proposed confidence measure is properly detecting instances for which the algorithm is accurate and, for sufficiently high confidence levels, the algorithm gives the exact solution or an approximation whose Hamming distance from the exact one is small.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフモデルにおけるマージンマップ(mmap)クエリのヒューリスティック戦略を提案する。 このアルゴリズムは、タスクを余剰推論計算の多項式数に還元することに基づいている。 入力証拠が与えられた場合、説明すべき変数の限界質量関数が計算される。 マージナル情報ゲイン(Marginal information gain)は、まず説明すべき変数を決定するために使用され、その結果、最も可能性の高い境界状態が証拠に移される。 この手順の逐次反復は、MMAP説明につながり、プロセス中に得られた最小情報ゲインは、その説明に対する信頼度尺度とみなすことができる。 予備実験により,提案手法は,アルゴリズムが正確であるインスタンスを適切に検出し,十分な信頼性レベルにおいて,アルゴリズムが正確な解,あるいは正確な解からのハミング距離が小さい近似を与えることを示す。

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