Semantic Message Passing for TablesSemantic Message Passing. Factor no的简体中文翻译

Semantic Message Passing for Tables

Semantic Message Passing for TablesSemantic Message Passing. Factor nodes allow the joint inference process to operate. Typical inference algorithms such as belief propagation and message passing rely on pre-computed joint probability distribution tables (PDTs) stored at the factor nodes. For example, the factor node ψ3 for column header variable C1 would store a PDT over the variables C1, R11, R12, R13; i.e. ψ3 would precompute and store a PDT over the column header and all row cell values. As the size of the candidate set of values that Ci and Rij can be mapped to increases, the size of the PDT will rapidly grow. Assuming that the size of the candidate set for a variable is 25, ψ3 associated with the variables C1, R11, R12, R13 would have 390,625 entries in the joint PDT!
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语义信息传输,以表<br>语义消息传递。因子节点允许联合推理过程进行操作。典型推理算法如置信传播和消息传递依赖于存储在所述因子节点预先计算的联合概率分布表(的PDT)。例如,对于列标题变量C1的因子节点ψ3将存储在变量C1,R11,R12,R13一PDT; 即ψ3将预先计算并存储在列标题和所有行细胞值的PDT。作为候选组值的大小Ci和RIJ可以映射到增大,PDT的规模将迅速增长。假设候选集的一个变量的大小为25,与变量C1,R11,R12,相关ψ3R13将在联合PDT 390625项!
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表的语义消息传递<br>语义消息传递。因子节点允许联合推理过程运行。典型的推理算法(如信仰传播和消息传递)依赖于存储在因子节点上的预先计算的联合概率分布表 (PDT)。例如,列标题变量 C1 的因子节点 #3 将在变量 C1、R11、R12、R13 上存储 PDT;即 _3 会预先计算并存储在列标题和所有行单元格值上的 PDT。随着 Ci 和 Rij 可以映射到的候选值集的大小增加,PDT 的大小将快速增长。假设变量的候选集大小为 25,与变量 C1、R11、R12、R13 关联的 3,则联合 PDT 中将有 390,625 个条目!
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表的语义消息传递<br>语义消息传递。因子节点允许联合推理过程运行。典型的推理算法如信念传播和消息传递依赖于存储在因子节点上的预先计算的联合概率分布表(pdt)。例如,列标题变量C1的因子节点Ψ3将在变量C1、R11、R12、R13上存储PDT;即,Ψ3将在列标题和所有行单元格值上预计算并存储PDT。随着Ci和Rij可以映射到的候选值集的大小增加,PDT的大小将迅速增长。假设变量候选集的大小为25,则与变量C1、R11、R12、R13相关联的Ψ3在联合PDT中将有390625个条目!<br>
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