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无向图形化的模型分布图推理

Distributed MAP Inference for Undirected Graphical Models
课程网址: http://videolectures.net/nipsworkshops2010_singh_dmapi/  
主讲教师: Sameer Singh
开课单位: 马萨诸塞大学
开课时间: 2011-01-13
课程语种: 英语
中文简介:
在这项工作中, 我们使用 mama-ellocd 框架分发基于 mcmc 的 map 推理。变量被随机分配到计算机, 这将导致在不同的计算机上相邻变量的一些因素。并行 mcmcc 链是使用建议分发启动的, 这些方案分发仅建议进行局部更改, 从而不检查机器上的因素。在每台计算机上的样本数量固定后, 我们会在机器之间重新分配变量, 以便跨不同计算机上的变量启用建议。为了在实际信息提取应用程序上演示分发策略, 我们对跨文档关联任务进行了建模。
课程简介: In this work, we distribute the MCMC-based MAP inference using the Map-Reduce framework. The variables are assigned randomly to machines, which leads to some factors that neighbor vari- ables on separate machines. Parallel MCMC-chains are initiated using proposal distributions that only suggest local changes such that factors that lie across machines are not examined. After a fixed number of samples on each machine, we redistribute the variables amongst the machines to enable proposals across variables that were on different machines. To demonstrate the distribution strategy on a real-world information extraction application, we model the task of cross-document coreference.
关 键 词: 基础地图; 随机分配; 应用分配策略
课程来源: 视频讲座网
最后编审: 2020-07-13:yumf
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