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整数规划贝叶斯网络结构学习:多面体、面与复杂性。(英语) Zbl 1404.68099
摘要:学习概率图形模型的结构是现代人工智能研究中的一个重要问题。最近几年来,贝叶斯网络的主要学习模式,尤其是以分数为基础的核心学习模式的发展。本文提出了一种基于整数规划的贝叶斯网络结构优化学习方法妖精系统。尽管最近在算法上取得了进步,但目前对基于IP的BNSL方法的基本方面的理解仍然有些欠缺。了解切割平面以及相关的分离问题不仅从纯理论的角度来看是重要的,而且因为它为进一步提高精确解决BNSL的最新方法的效率提供了希望。本文对这些目标做出了几点理论上的贡献:(1)研究了分离问题的计算复杂性,证明了分离问题是NP难的(ii)我们对基于IP的BNSL方法的三个关键多面体之间的关系进行了形式化和分析(iii)我们从理论和实践的角度研究了这三个多面体的面,通过穷举计算,提供了一个低维多面体的完整枚举家庭变量多面体;此外,(iv)我们建立了BNSL问题与无圈子图问题的紧密联系。

理学硕士:
68T05型 人工智能中的学习与自适应系统
68问25 算法与问题复杂度分析
90摄氏度 整数规划
90C57型 多面体组合,分枝与定界,分枝与切割
PDF格式 BibTeX公司 引用
全文: 内政部