論文の概要: An Algebraic Approach to Moralisation and Triangulation of Probabilistic Graphical Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11820v1
• Date: Fri, 14 Mar 2025 19:16:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:28:28.391890
• Title: An Algebraic Approach to Moralisation and Triangulation of Probabilistic Graphical Models
• Title（参考訳）: 確率的グラフィカルモデルのモラル化と三角形化への代数的アプローチ
• Authors: Antonio Lorenzin, Fabio Zanasi,
• Abstract要約: モラル化と三角形化は、確率分布をグラフィカルモデルに分解する様々な方法の切り替えを可能にする変換である。 本稿では、これらの変換をベイジアンネットワークとマルコフネットワークの間の関手としてモデル化する分類的枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Moralisation and Triangulation are transformations allowing to switch between different ways of factoring a probability distribution into a graphical model. Moralisation allows to view a Bayesian network (a directed model) as a Markov network (an undirected model), whereas triangulation works in the opposite direction. We present a categorical framework where these transformations are modelled as functors between a category of Bayesian networks and one of Markov networks. The two kinds of network (the objects of these categories) are themselves represented as functors, from a `syntax' domain to a `semantics' codomain. Notably, moralisation and triangulation are definable inductively on such syntax, and operate as a form of functor pre-composition. This approach introduces a modular, algebraic perspective in the theory of probabilistic graphical models.
• Abstract（参考訳）: モラル化と三角形化は、確率分布をグラフィカルモデルに分解する様々な方法の切り替えを可能にする変換である。 モラライゼーションにより、ベイズネットワーク(有向モデル)をマルコフネットワーク(無向モデル)とみなすことができるが、三角法は反対方向に機能する。 本稿では、これらの変換をベイジアンネットワークとマルコフネットワークの間の関手としてモデル化する分類的枠組みを提案する。 2種類のネットワーク(これらのカテゴリの対象)は、それ自体は「シンタクス」領域から「セマンティック」コドメインまでの関手として表される。 特に、モラル化と三角形化はそのような構文上で帰納的に定義可能であり、関手前構成の形式として機能する。 このアプローチは確率的グラフィカルモデルの理論においてモジュラーで代数的な視点を導入する。

関連論文リスト

• Cyclic Directed Probabilistic Graphical Model: A Proposal Based on Structured Outcomes [0.0]
  本稿では,指向性周期依存を直接キャプチャ可能な確率的グラフィカルモデル(確率的関係ネットワーク)について述べる。 このモデルは確率公理に違反せず、観測データからの学習をサポートする。 特に、確率的推論をサポートし、データ分析やエキスパートおよび設計アプリケーションにおいて、将来的なツールとなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T10:19:03Z)
• Meaning Representations from Trajectories in Autoregressive Models [106.63181745054571]
  入力テキストを拡張可能なすべてのトラジェクトリの分布を考慮し,自己回帰言語モデルから意味表現を抽出する。 この戦略はプロンプトフリーであり、微調整は必要とせず、事前訓練された自己回帰モデルにも適用できる。 我々は,大規模なモデルから得られた表現が人間のアノテーションとよく一致し,意味的類似性タスクにおける他のゼロショットおよびプロンプトフリーメソッドよりも優れており,標準埋め込みが扱えないより複雑なエンタテインメントや包含タスクの解決に使用できることを実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T04:35:58Z)
• Flow Factorized Representation Learning [109.51947536586677]
  本稿では、異なる入力変換を定義する潜在確率パスの別個のセットを規定する生成モデルを提案する。 本モデルは,ほぼ同変モデルに近づきながら,標準表現学習ベンチマークにおいて高い確率を達成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-22T20:15:37Z)
• A Probabilistic Semi-Supervised Approach with Triplet Markov Chains [1.000779758350696]
  トリプルトマルコフ連鎖はシーケンシャルデータの一般的な生成モデルである。 パラメータ化マルコフ連鎖モデルを訓練するための変分ベイズ推定に基づく一般的なフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-07T13:34:20Z)
• Evaluating the Robustness of Interpretability Methods through Explanation Invariance and Equivariance [72.50214227616728]
  解釈可能性法は、それらの説明が説明されたモデルを忠実に記述した場合にのみ有用である。 特定の対称性群の下で予測が不変であるニューラルネットワークを考える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-13T17:59:03Z)
• Towards Rigorous Understanding of Neural Networks via Semantics-preserving Transformations [0.0]
  本稿では,Rectifier Neural Networksの正確かつグローバルな検証と説明に対するアプローチを提案する。 我々のアプローチの鍵は、意味論的に等価なTyped Affine Decision Structureの構築を可能にする、これらのネットワークのシンボリック実行である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-19T11:35:07Z)
• Diffeomorphic Counterfactuals with Generative Models [2.9822184411723645]
  そこで本研究では,そのような反事実を簡易かつ効果的に生成する手法を提案する。 より具体的には、適切な微分同相座標変換を行い、次にこれらの座標の勾配上昇を行い、特定の対象クラスとして大きな信頼度で分類された反事実を見つける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-10T13:14:21Z)
• Topographic VAEs learn Equivariant Capsules [84.33745072274942]
  本稿では, 地理的に整理された潜伏変数を用いた深部生成モデルを効率的に学習するための新しい手法であるTopographic VAEを紹介する。 このようなモデルでは,MNIST上での桁数クラス,幅,スタイルなどの健全な特徴に応じて,その活性化を組織化することが実際に学べることが示される。 我々は、既存の群同変ニューラルネットワークの能力を拡張して、複素変換に近似した同値性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-03T09:25:57Z)
• Equivalence of Segmental and Neural Transducer Modeling: A Proof of Concept [56.46135010588918]
  RNN-Transducerモデルとセグメントモデル(直接HMM)の広く使われているクラスが等価であることを証明する。 空白確率はセグメント長確率に変換され,その逆も示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-13T11:20:48Z)
• Joint Estimation of Image Representations and their Lie Invariants [57.3768308075675]
  画像は世界の状態とコンテンツの両方をエンコードする。 この情報の自動抽出は、画像表現に固有の高次元かつ絡み合った符号化のために困難である。 本稿では,これらの課題の解決を目的とした2つの理論的アプローチを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-05T00:07:41Z)
• Consistency of Spectral Clustering on Hierarchical Stochastic Block Models [5.983753938303726]
  実世界のネットワークにおけるコミュニティの階層構造について,汎用ブロックモデルを用いて検討する。 本手法の強い一貫性を,幅広いモデルパラメータで証明する。 既存のほとんどの研究とは異なり、我々の理論は接続確率が桁違いに異なるかもしれないマルチスケールネットワークをカバーしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-30T01:08:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。