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基于平方的减法混合模型：表征和学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种新的深度减法混合模型，可以通过减去概率质量或密度来减少建模复杂分布所需的组件数量，并在保证编码非负函数的同时学习这种减法混合技术。该模型在概率电路的框架中实现，并通过将它们平方来实现。
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关键要点
- 提出了一种新的深度减法混合模型，旨在减少建模复杂分布所需的组件数量。
- 该模型通过减去概率质量或密度来实现，并保证编码非负函数。
- 模型在概率电路的框架中实现，并通过将它们平方来进行学习和推断。
- 理论上验证了允许减法操作的平方电路类的表达能力优于传统加法混合模型。
- 通过实验证明了该模型在一系列实际分布估计任务中的增强表达能力。
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