统计学 > 机器学习
[提交于 2025年10月6日
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标题: 最小值和Bethe自由能的临界点在因子图的形变收缩下保持不变
标题: Minima and Critical Points of the Bethe Free Energy Are Invariant Under Deformation Retractions of Factor Graphs
摘要: 在图模型、因子图以及更一般的基于能量的模型中,变量之间的相互作用由图、超图或在最一般情况下由偏序集(poset)编码。 由于相互作用的基础结构中存在循环,因此无法对这类概率模型进行精确推理。 相反,人们通过优化Bethe自由能来进行近似变分推理。 Bethe自由能的临界点对应于相关信念传播算法的固定点。 对于具有有限变量的一般图、超图和偏序集,这些临界点的完整表征仍然是一个开放问题。 我们表明,对于链长最多为1的超图和偏序集,将概率模型的相互作用偏序集改为具有相同同伦类型的偏序集,会在相关自由能的临界点之间产生双射。 这一结果扩展并统一了经典结果,这些结果假设特定的可收缩形式以证明Bethe自由能临界点的唯一性。
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