概率图模型的稀疏化学习

发布时间：2018-05-17 15:24

  本文选题：概率图模型 + 稀疏化学习　； 参考：《计算机学报》2016年08期

【摘要】：利用稀疏化学习得到的概率图模型结构简单却保留了原始概率图模型中重要的结构信息,且能同时实现结构和参数学习,因此近几年来概率图模型的稀疏化学习一直是研究的热点,其中概率图模型的第一种稀疏化学习方法是图套索.文中总结了概率图模型的稀疏化学习方法,包括概率图模型的L1范数罚稀疏化学习、概率图模型的无偏稀疏化学习、概率图模型的结构稀疏化学习和概率图模型的多任务稀疏化学习.最后,文中还指出了概率图模型的稀疏化学习未来有意义的研究方向.
[Abstract]:The probabilistic graph model obtained by sparse learning is simple in structure but retains important structural information in the original probabilistic graph model, and it can realize structure and parameter learning at the same time. Therefore, the sparse learning of probabilistic graph model has been a hot topic in recent years, and the first sparse learning method of probabilistic graph model is graph lasso. This paper summarizes the sparse learning methods of probabilistic graph model, including L1 norm penalty sparse learning of probabilistic graph model and unbiased sparse learning of probabilistic graph model. The structure sparse learning of probabilistic graph model and multitask sparse learning of probabilistic graph model. Finally, the future research direction of sparse learning of probabilistic graph model is pointed out.
【作者单位】： 中国石油大学(北京)自动化研究所;
【基金】：国家“九七三”重点基础研究发展计划项目基金(2012CB720500) 国家自然科学基金(21006127) 中国石油大学(北京)基础学科研究基金项目(JCXK-2011-07)资助
【分类号】：TP181

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本文编号：1901871