Lifted Hinge-Loss Markov Random Fields
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
Statistical relational learning models are powerful tools that combine ideas from first-order logic with probabilistic graphical models to represent complex dependencies. Despite their success in encoding large problems with a compact set of weighted rules, performing inference over these models is often challenging. In this paper, we show how to effectively combine two powerful ideas for scaling inference for large graphical models. The first idea, lifted inference, is a wellstudied approach to speeding up inference in graphical models by exploiting symmetries in the underlying problem. The second idea is to frame Maximum a posteriori (MAP) inference as a convex optimization problem and use alternating direction method of multipliers (ADMM) to solve the problem in parallel. A well-studied relaxation to the combinatorial optimization problem defined for logical Markov random fields gives rise to a hinge-loss Markov random field (HLMRF) for which MAP inference is a convex optimization problem. We show how the formalism introduced for coloring weighted bipartite graphs using a color refinement algorithm can be integrated with the ADMM optimization technique to take advantage of the sparse dependency structures of HLMRFs. Our proposed approach, lifted hinge-loss Markov random fields (LHL-MRFs), preserves the structure of the original problem after lifting and solves lifted inference as distributed convex optimization with ADMM. In our empirical evaluation on real-world problems, we observe up to a three times speed up in inference over HL-MRFs.
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 | 0,001 | 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 | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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