論文の概要: An Advance on Variable Elimination with Applications to Tensor-Based Computation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09320v1
• Date: Fri, 21 Feb 2020 14:17:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 00:35:29.302031
• Title: An Advance on Variable Elimination with Applications to Tensor-Based Computation
• Title（参考訳）: テンソル型計算への応用による可変除去の進歩
• Authors: Adnan Darwiche
• Abstract要約: 本稿では,確率的推論を含む多くのアルゴリズムの基盤となる可変除去の古典的アルゴリズムについて述べる。 結果は機能的依存関係の活用に関連しており、非常に大きなツリー幅を持つモデルで推論と学習を効率的に行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.358487655918676
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present new results on the classical algorithm of variable elimination, which underlies many algorithms including for probabilistic inference. The results relate to exploiting functional dependencies, allowing one to perform inference and learning efficiently on models that have very large treewidth. The highlight of the advance is that it works with standard (dense) factors, without the need for sparse factors or techniques based on knowledge compilation that are commonly utilized. This is significant as it permits a direct implementation of the improved variable elimination algorithm using tensors and their operations, leading to extremely efficient implementations especially when learning model parameters. Moreover, the proposed technique does not require knowledge of the specific functional dependencies, only that they exist, so can be used when learning these dependencies. We illustrate the efficacy of our proposed algorithm by compiling Bayesian network queries into tensor graphs and then learning their parameters from labeled data using a standard tool for tensor computation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、確率的推論を含む多くのアルゴリズムの基盤となる可変除去の古典的アルゴリズムに関する新しい結果を示す。 結果は関数依存の活用に関連しており、非常に大きな木幅を持つモデル上で推論や学習を効率的に行うことができる。 進歩のハイライトは、一般的に利用される知識のコンパイルに基づいて、スパースな要素やテクニックを必要とせずに、標準(センス)要因で機能することである。 これは、テンソルとその演算を用いた改良された変数除去アルゴリズムの直接実装を可能にするため、特にモデルパラメータの学習において非常に効率的な実装につながる。 さらに,提案手法では,特定の機能的依存関係の知識は必要とせず,それらの依存関係を学習する際に使用することができる。 本稿では,ベイジアンネットワーククエリをテンソルグラフにコンパイルし,テンソル計算の標準ツールを用いてラベル付きデータからパラメータを学習することにより,提案アルゴリズムの有効性を示す。

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