MAP inference algorithms without approximation for collective graphical models on path graphs via discrete difference of convex algorithm

Collective graphical model (CGM) is a probabilistic model that provides a framework for analyzing aggregated count data. Maximum a posteriori (MAP) inference of unobserved variables under given observations is one of the essential operations in CGM. Because the MAP inference problem is known to be N...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Machine learning Jg. 112; H. 1; S. 99 - 129
Hauptverfasser: Akagi, Yasunori, Marumo, Naoki, Kim, Hideaki, Kurashima, Takeshi, Toda, Hiroyuki
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: New York Springer US 01.01.2023
Springer Nature B.V
Schlagworte:
ISSN:0885-6125, 1573-0565
Online-Zugang:Volltext
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