【摘 要】
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和积网络(sum-product networks,SPN)是一种在多层网络中进行快速推理的深度概率图模型,在人工智能领域有广泛应用前景。SPN的有效性即它可用来正确表示概率分布,使得SPN可以
【机 构】
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中国科学院大学计算机与控制学院,中国科学院软件所
【基金项目】
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中国科学院仪器共享设备管理系统(Y42901VED2)资助.
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和积网络(sum-product networks,SPN)是一种在多层网络中进行快速推理的深度概率图模型,在人工智能领域有广泛应用前景。SPN的有效性即它可用来正确表示概率分布,使得SPN可以表示一些图模型的配分函数和所有的边缘分布。由于只有部分SPN是有效的,快速判断SPN的有效性很有必要。针对SPN理论体系中的有效性验证问题,讨论并揭示SPN内部结构性质,提出验证SPN有效性的两个算法,并给出算法的正确性证明及其复杂度。还通过给出一种新的SPN中生成树个数的计算方法来验证SPN有效性算法的可靠性。
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