Exchangeability-aware sum-product networks


Lüdtke, Stefan ; Bartelt, Christian ; Stuckenschmidt, Heiner



DOI: https://doi.org/10.24963/ijcai.2022/674
URL: https://www.ijcai.org/proceedings/2022/674
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2022
Buchtitel: Proceedings of the Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence, Vienna, 23-29 July 2022
Seitenbereich: 4864-4870
Veranstaltungstitel: IJCAI 22, Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence
Veranstaltungsort: Wien, Austria
Veranstaltungsdatum: 23.-29.07.2022
Herausgeber: De Raedt, Luc
Ort der Veröffentlichung: Wien
Verlag: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization
ISBN: 978-1-956792-00-3
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Außerfakultäre Einrichtungen > Institut für Enterprise Systems (InES)
Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: Sum-Product Networks (SPNs) are expressive probabilistic models that provide exact, tractable inference. They achieve this efficiency by making use of local independence. On the other hand, mixtures of exchangeable variable models (MEVMs) are a class of tractable probabilistic models that make use of exchangeability of discrete random variables to render inference tractable. Exchangeability, which arises naturally in relational domains, has not been considered for efficient representation and inference in SPNs yet. The contribution of this paper is a novel probabilistic model which we call Exchangeability-Aware Sum-Product Networks (XSPNs). It contains both SPNs and MEVMs as special cases, and combines the ability of SPNs to efficiently learn deep probabilistic models with the ability of MEVMs to efficiently handle exchangeable random variables. We introduce a structure learning algorithm for XSPNs and empirically show that they can be more accurate than conventional SPNs when the data contains repeated, interchangeable parts.




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