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Probabilistic Neural Circuits: A Versatile Framework for Tractable Probabilistic Models
核心概念
Probabilistic neural circuits strike a balance between tractability and expressive power, offering powerful function approximators.
要約
最近、確率回路（PCs）やサムプロダクトネットワークなどの確率的回路が注目されてきた。しかし、これらの手法は表現力に制約がある。そこで、本論文では確率ニューラル回路（PNCs）を導入し、PCsとニューラルネットワークのバランスを取りながら、深いベイジアンネットの混合物として解釈する。実験的には、PNCsは強力な関数近似器であることを示す。
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arxiv.org
Probabilistic Neural Circuits
統計
PCsやニューラルネットワークよりも表現力が制限されている。
PNCsはPCsとニューラルネットワークのバランスを取りながら、強力な関数近似器である。
引用
Probabilistic neural circuits strike a balance between tractability and expressive power.
PNCs can be interpreted as deep mixtures of Bayesian networks.
深掘り質問
どのようにしてPNCsは他の手法と比較して優れていると言えるか？
PNCsは、従来の確率回路やその派生であるSPQNsよりも優れている点がいくつかあります。まず、PNCsは表現力が高く、トレーニングデータに適合する能力が強化されています。これは、ニューラルサムユニットを使用することで実現されます。また、PNCsは密度推定タスクにおいて良好な性能を発揮しました。さらに、構造学習アルゴリズムを用いた際にも他の手法よりも効果的な結果を示しました。
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