软学习概率电路
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。PC 模型是具有范围完全推理能力的显著可计算的概率模型，该论文主要关注用于训练 PC 模型的主要算法 LearnSPN，我们提出了一种名为 SoftLearn 的新的学习过程，通过软聚类过程诱导出一个 PC 模型，实验证明 SoftLearn 在许多情况下优于 LearnSPN，产生更好的似然和样本，我们还分析了可比较的可计算模型来突显软 / 硬学习和模型查询之间的差异。
本文介绍了一种名为SoftLearn的新的学习过程，用于训练具有范围完全推理能力的PC模型。实验证明，SoftLearn在许多情况下优于传统算法LearnSPN，能够产生更好的似然和样本。同时，文章还分析了可比较的可计算模型，突显了软/硬学习和模型查询之间的差异。
