On learning the structure of sum-product networks
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
LearnSPN is the standard unsupervised learning algorithm for sum-product networks (SPNs). It is based upon a “chop” operation for splitting features (columns) and a “slice” operation for clustering instances (rows). However, a number of techniques can be applied to chop and slice meaning that LearnSPN can learn a wide variety of SPNs from the same dataset. In this paper, we perform an empirical study of LearnSPN. We consider g-test and mutual information for chopping and k-means and Gaussian mixture models for slicing. Our experiments, conducted on 20 real-world datasets, suggest that the deepest SPNs tend to be learned when using mutual information for chopping and k-means for slicing. This is important, since SPNs are the only deep learning model where it is provably the case that deeper models are more expressive than shallow models. Second, our results show that the pair of g-test and Gaussian mixture models tends to yield the most accurate SPNs, especially on larger datasets. These results suggest that the particular combination of mutual information and k-means may be prone to overfitting. Lastly, we examine the sparseness of the learned SPN. Our experiments show that the pair of g-test and Gaussian mixture models regularly yields SPNs with fewer edges. This knowledge is beneficial to SPN learning algorithms that penalize networks with more edges. Our study then extends the SPN deep learning literature in both practical and theoretical directions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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