論文の概要: Colour Passing Revisited: Lifted Model Construction with Commutative Factors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11236v2
• Date: Fri, 15 Dec 2023 15:28:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 18:59:07.238532
• Title: Colour Passing Revisited: Lifted Model Construction with Commutative Factors
• Title（参考訳）: カラーパス再考: 可換因子を用いたリフテッドモデルの構築
• Authors: Malte Luttermann, Tanya Braun, Ralf M\"oller, Marcel Gehrke
• Abstract要約: 本稿では、論理変数を用いて特定の推論アルゴリズムとは無関係に昇降表現を構成するカラーパスアルゴリズムの修正版を提案する。 提案アルゴリズムは, 技術状況よりも多くの対称性を効率的に検出し, 圧縮を劇的に増加させ, オンラインクエリ時間を大幅に高速化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1045268505532566
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Lifted probabilistic inference exploits symmetries in a probabilistic model to allow for tractable probabilistic inference with respect to domain sizes. To apply lifted inference, a lifted representation has to be obtained, and to do so, the so-called colour passing algorithm is the state of the art. The colour passing algorithm, however, is bound to a specific inference algorithm and we found that it ignores commutativity of factors while constructing a lifted representation. We contribute a modified version of the colour passing algorithm that uses logical variables to construct a lifted representation independent of a specific inference algorithm while at the same time exploiting commutativity of factors during an offline-step. Our proposed algorithm efficiently detects more symmetries than the state of the art and thereby drastically increases compression, yielding significantly faster online query times for probabilistic inference when the resulting model is applied.
• Abstract（参考訳）: lifted probabilistic inferenceは、確率モデルにおける対称性を利用して、ドメインサイズに関して扱いやすい確率的推論を可能にする。 昇降推論を適用するには、昇降表現を得る必要があり、そうするためには、いわゆるカラーパスアルゴリズムが最先端技術である。 しかし,色通過アルゴリズムは特定の推論アルゴリズムに結びついており,昇降表現を構築しながら因子の可換性を無視していることがわかった。 我々は、論理変数を用いて特定の推論アルゴリズムとは無関係に昇降表現を構築するとともに、オフライン段階における因子の可換性を利用した色通りアルゴリズムの修正版を寄贈する。 提案アルゴリズムは, 提案手法の精度が高く, 圧縮量を大幅に増加させ, 結果モデルを適用した際の確率的推論におけるオンラインクエリ時間を大幅に高速化する。

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