Macroscopic Models of Clique Tree Growth for Bayesian Networks
Notice bibliographique
Résumé
in clique tree clustering inference consists of propagation in a clique tree compiled from a bayesian network in this paper we develop an analytical approach to characterizing clique tree growth as a function of increasing bayesian network connectedness specifically i the expected number of moral edges in their moral graphs or ii the ratio of the number of non root nodes to the number of root nodes in experiments we systematically increase the connectivity of bipartite bayesian networks and find that clique tree size growth is well approximated by gompertz growth curves this research improves the understanding of the scaling behavior of clique tree clustering provides a foundation for benchmarking and developing improved bn inference algorithms and presents an aid for analytical trade off studies of tree clustering using growth curves reference o j mengshoel macroscopic models of clique tree growth for bayesian networks in proc of the 22nd national conference on artificial intelligence aaai 07 july 2007 vancouver canada pp 1256 1262 bibtex reference inproceedings mengshoel07macroscopic author mengshoel o j title macroscopic models of clique tree growth for bayesian networks year 2007 booktitle proceedings of the twenty second national conference on artificial intelligence aaai 07 pages 1256 1262 address vancouver british columbia
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».