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概率电路中边缘 MAP 的神经网络逼近器
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本论文介绍了一种使用神经网络进行近似推理的方法，通过在查询变量上使用连续多线性函数来近似赋值的代价，并通过神经网络输出解决方案。实验证明该方法在求解概率电路中的最大边后验和边后验最大估计任务时优于竞争的线性时间近似方法。
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关键要点
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本论文介绍了一种使用神经网络进行近似推理的方法。
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该方法通过在查询变量上使用连续多线性函数来近似赋值的代价。
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神经网络输出解决方案以实现近似推理。
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实验证明该方法在求解概率电路中的最大边后验和边后验最大估计任务时表现优于竞争的线性时间近似方法。
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该方法在多个基准数据集上的评估结果支持其有效性。
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