本文選題：概率圖模型 + 稀疏化學習　； 參考：《計算機學報》2016年08期

【摘要】：利用稀疏化學習得到的概率圖模型結構簡單卻保留了原始概率圖模型中重要的結構信息,且能同時實現結構和參數學習,因此近幾年來概率圖模型的稀疏化學習一直是研究的熱點,其中概率圖模型的第一種稀疏化學習方法是圖套索.文中總結了概率圖模型的稀疏化學習方法,包括概率圖模型的L1范數罰稀疏化學習、概率圖模型的無偏稀疏化學習、概率圖模型的結構稀疏化學習和概率圖模型的多任務稀疏化學習.最后,文中還指出了概率圖模型的稀疏化學習未來有意義的研究方向.
[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.
【作者單位】： 中國石油大學(北京)自動化研究所;
【基金】：國家“九七三”重點基礎研究發(fā)展計劃項目基金(2012CB720500) 國家自然科學基金(21006127) 中國石油大學(北京)基礎學科研究基金項目(JCXK-2011-07)資助
【分類號】：TP181

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本文編號：1901871