Connectable and Independent Junction Tree-Based Compilation Technique of Object-Oriented Bayesian Networks
Notice bibliographique
Résumé
Object-oriented Bayesian network (OOBN) is a method for building compositional and hierarchical Bayesian network (BN) models that promote reuse and simple maintenance. Reasoning with both BNs and OOBNs entails the computational job of inference, the computation of new posterior probability distributions based on a set of evidence. A widely used inference strategy in conventional BN is to compile the BN into a junction tree (JT) before conducting standard inference. In the case of OOBN, it is first flattened into the underlying BN before performing the JT-based compilation. However, large OOBNs flatten to complex and larger BNs can be computationally intensive to compile into JTs due to the complexity of compilation being exponential to the size of BNs. To cope with these performance issues, techniques like Incremental Compilation (IC) avoid reconstructing JT from scratch after each modification of a BN. However, none of the existing works were able to reduce the computational complexity of compilation. Hence, in this paper, we propose a new compilation algorithm that compiles the OOBN without flattening it and re-using the existing JTs of embedded components of the OOBN. Evaluation results show that our proposed algorithm effectively reduces the computation time for JT construction of OOBN.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».