論文の概要: Lifted Model Construction without Normalisation: A Vectorised Approach to Exploit Symmetries in Factor Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11730v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 16:59:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:35:01.579382
• Title: Lifted Model Construction without Normalisation: A Vectorised Approach to Exploit Symmetries in Factor Graphs
• Title（参考訳）: 正規化のないリフテッドモデル構築:因子グラフの爆発対称性に対するベクトル的アプローチ
• Authors: Malte Luttermann, Ralf Möller, Marcel Gehrke,
• Abstract要約: パラメトリック係数グラフの形でリフト表現を構築するための現在の最先端アルゴリズムは、交換可能だがスケールの異なる因子間の対称性を見逃している。 本稿では、パラメトリック因子グラフを構築するための最先端カラーパスアルゴリズム(ACP)の一般化を提案する。 提案アルゴリズムは任意の因子のポテンシャルを任意に拡張することができ、元のACPアルゴリズムよりも効率的に対称性を検出できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1045268505532566
• License:
• Abstract: Lifted probabilistic inference exploits symmetries in a probabilistic model to allow for tractable probabilistic inference with respect to domain sizes of logical variables. We found that the current state-of-the-art algorithm to construct a lifted representation in form of a parametric factor graph misses symmetries between factors that are exchangeable but scaled differently, thereby leading to a less compact representation. In this paper, we propose a generalisation of the advanced colour passing (ACP) algorithm, which is the state of the art to construct a parametric factor graph. Our proposed algorithm allows for potentials of factors to be scaled arbitrarily and efficiently detects more symmetries than the original ACP algorithm. By detecting strictly more symmetries than ACP, our algorithm significantly reduces online query times for probabilistic inference when the resulting model is applied, which we also confirm in our experiments.
• Abstract（参考訳）: リフテッド確率的推論は確率モデルにおける対称性を利用して、論理変数の領域サイズに関するトラクタブル確率的推論を可能にする。 パラメトリック係数グラフの形でリフト表現を構成する現在の最先端のアルゴリズムは、交換可能だがスケールの異なる因子間の対称性を見逃し、よりコンパクトな表現に繋がることがわかった。 本稿では、パラメトリック係数グラフを構築するための最先端カラーパスアルゴリズム(ACP)の一般化を提案する。 提案アルゴリズムは任意の因子のポテンシャルを任意に拡張することができ、元のACPアルゴリズムよりも効率的に対称性を検出できる。 ACPよりも厳密な対称性を検知することにより、本アルゴリズムは、結果モデルを適用した際の確率的推論のためのオンラインクエリ時間を著しく削減し、実験でも確認する。

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