Convolutional factor graphs as probabilistic models
Notice bibliographique
Résumé
Based on a recent development in the area of error control coding, we introduce the no-tion of convolutional factor graphs (CFGs) as a new class of probabilistic graphical mod-els. In this context, the conventional fac-tor graphs are referred to as multiplicative factor graphs (MFGs). This paper shows that CFGs are natural models for probability functions when summation of independent la-tent random variables is involved. In par-ticular, CFGs capture a large class of linear models, where the linearity is in the sense that the observed variables are obtained as a linear transformation of the latent variables taking arbitrary distributions. We use Gaus-sian models and independent factor models as examples to demonstrate the use of CFGs. The requirement of a linear transformation between latent variables (with certain inde-pendence restriction) and the observed vari-ables, to an extent, limits the modelling flex-ibility of CFGs. This structural restriction however provides a powerful analytic tool to the framework of CFGs; that is, upon taking the Fourier transform of the function repre-sented by the CFG, the resulting function is represented by a MFG with identical struc-ture. This Fourier transform duality allows inference problems on a CFG to be solved on the corresponding dual MFG. 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».