Testing and Improving Local Adaptive Importance Sampling in LFJ Local-JT in Multiply Sectioned Bayesian Networks
Notice bibliographique
Résumé
Multiply Sectioned Bayesian Network (MSBN) provides a model for probabilistic reasoning in multi-agent systems. The exact inference is costly and difficult to be applied in the context of MSBNs as the size of problem domain becomes larger and complex. So the approximate techniques are used as an alternative in such cases. Recently, for reasoning in MSBNs, LJFbased Local Adaptive Importance Sampler (LLAIS) has been developed for approximate reasoning in MSBNs. However, the prototype of LLAIS is tested only on Alarm Network (37 nodes). But further testing on larger networks has not been reported yet, so the scalability and reliability of algorithm remains questionable. Hence, we tested LLAIS on three large networks (treated as local JTs) namely Hailfinder (56 nodes), Win95pts (76 nodes) and PathFinder(109 nodes). From the experiments done, it is seen that LLAIS without parameters tuned shows good convergence for Hailfinder and Win95pts but not for Pathfinder network. Further when these parameters are tuned the algorithm shows considerable improvement in its accuracy and convergence for all the three networks tested.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».