Convolutional factor graphs as probabilistic models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle