斯巴达：稀疏表及其代数与高维图模型视角
摘要：一个图形模型是一个多变量（可能是非常高维度）的概率模型，它由组合低维组件形成。推断（计算条件概率）是基于利用条件独立结构的消息传递算法进行的。在有限状态空间的离散变量的图形模型中，高维度存在一个基本问题：离散分布由数值表表示，在高维度中，这样的表可能变得非常庞大。在推断中，必须进行这样的表的乘法运算，这可能导致更大的表。sparta包通过实施高效处理稀疏表的乘法和边缘化的方法来满足这一挑战。该包是用R编程语言编写的，并可从综合R存档网络（CRAN）免费获得。附属的jti包也在CRAN上开发，在Junction Tree Algorithm方面展示了sparta的潜力。我们展示了，使用sparta作为表操作的后端，jti能够处理由于计算机内存不足而无法实现的高度复杂的图形模型。
作者：Mads Lindskou, S{o}ren H{o}jsgaard, Poul Svante Eriksen, Torben Tvedebrink
论文ID：2103.03647
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2021-06-03