Sum-Product-Set Networks: Deep Tractable Models for Tree-Structured Graphs
Fuente:
arXiv
Guardado en:
| Autores principales: | Papež, Milan, Rektoris, Martin, Pevný, Tomáš, Šmídl, Václav |
|---|---|
| Formato: | Preprint |
| Publicado: |
2024
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | |
| Etiquetas: |
Agregar Etiqueta
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
|
Ejemplares similares
Probabilistic Graph Circuits: Deep Generative Models for Tractable Probabilistic Inference over Graphs
por: Papež, Milan, et al.
Publicado: (2025)
por: Papež, Milan, et al.
Publicado: (2025)
GraphSPNs: Sum-Product Networks Benefit From Canonical Orderings
por: Papež, Milan, et al.
Publicado: (2024)
por: Papež, Milan, et al.
Publicado: (2024)
Sparse Probabilistic Graph Circuits
por: Rektoris, Martin, et al.
Publicado: (2025)
por: Rektoris, Martin, et al.
Publicado: (2025)
Generating Likely Counterfactuals Using Sum-Product Networks
por: Nemecek, Jiri, et al.
Publicado: (2024)
por: Nemecek, Jiri, et al.
Publicado: (2024)
Malicious Internet Entity Detection Using Local Graph Inference
por: Mandlik, Simon, et al.
Publicado: (2024)
por: Mandlik, Simon, et al.
Publicado: (2024)
Classification with Costly Features in Hierarchical Deep Sets
por: Janisch, Jaromír, et al.
Publicado: (2019)
por: Janisch, Jaromír, et al.
Publicado: (2019)
Distillation of a tractable model from the VQ-VAE
por: Hadžić, Armin, et al.
Publicado: (2025)
por: Hadžić, Armin, et al.
Publicado: (2025)
Tractable Probabilistic Graph Representation Learning with Graph-Induced Sum-Product Networks
por: Errica, Federico, et al.
Publicado: (2023)
por: Errica, Federico, et al.
Publicado: (2023)
Improving the Validity of Decision Trees as Explanations
por: Nemecek, Jiri, et al.
Publicado: (2023)
por: Nemecek, Jiri, et al.
Publicado: (2023)
Bias Detection via Maximum Subgroup Discrepancy
por: Němeček, Jiří, et al.
Publicado: (2025)
por: Němeček, Jiří, et al.
Publicado: (2025)
GEMSS: A Variational Bayesian Method for Discovering Multiple Sparse Solutions in Classification and Regression Problems
por: Henclová, Kateřina, et al.
Publicado: (2026)
por: Henclová, Kateřina, et al.
Publicado: (2026)
Intersectional Fairness via Mixed-Integer Optimization
por: Němeček, Jiří, et al.
Publicado: (2026)
por: Němeček, Jiří, et al.
Publicado: (2026)
Continuous Mixtures of Tractable Probabilistic Models
por: Correia, Alvaro H. C., et al.
Publicado: (2022)
por: Correia, Alvaro H. C., et al.
Publicado: (2022)
Convergence of Some Convex Message Passing Algorithms to a Fixed Point
por: Voracek, Vaclav, et al.
Publicado: (2024)
por: Voracek, Vaclav, et al.
Publicado: (2024)
Tractable Representation Learning with Probabilistic Circuits
por: Braun, Steven, et al.
Publicado: (2025)
por: Braun, Steven, et al.
Publicado: (2025)
Restructuring Tractable Probabilistic Circuits
por: Zhang, Honghua, et al.
Publicado: (2024)
por: Zhang, Honghua, et al.
Publicado: (2024)
Exact, Tractable Gauss-Newton Optimization in Deep Reversible Architectures Reveal Poor Generalization
por: Buffelli, Davide, et al.
Publicado: (2024)
por: Buffelli, Davide, et al.
Publicado: (2024)
Building Expressive and Tractable Probabilistic Generative Models: A Review
por: Sidheekh, Sahil, et al.
Publicado: (2024)
por: Sidheekh, Sahil, et al.
Publicado: (2024)
Tractable Uncertainty-Aware Meta-Learning
por: Park, Young-Jin, et al.
Publicado: (2022)
por: Park, Young-Jin, et al.
Publicado: (2022)
$χ$SPN: Characteristic Interventional Sum-Product Networks for Causal Inference in Hybrid Domains
por: Poonia, Harsh, et al.
Publicado: (2024)
por: Poonia, Harsh, et al.
Publicado: (2024)
On the Tractability of SHAP Explanations under Markovian Distributions
por: Marzouk, Reda, et al.
Publicado: (2024)
por: Marzouk, Reda, et al.
Publicado: (2024)
Random-Set Graph Neural Networks
por: Woodley, Tommy, et al.
Publicado: (2026)
por: Woodley, Tommy, et al.
Publicado: (2026)
A Tractable Inference Perspective of Offline RL
por: Liu, Xuejie, et al.
Publicado: (2023)
por: Liu, Xuejie, et al.
Publicado: (2023)
Tractable Sharpness-Aware Learning of Probabilistic Circuits
por: Suresh, Hrithik, et al.
Publicado: (2025)
por: Suresh, Hrithik, et al.
Publicado: (2025)
Set-Valued Sensitivity Analysis of Deep Neural Networks
por: Wang, Xin, et al.
Publicado: (2024)
por: Wang, Xin, et al.
Publicado: (2024)
Are Graph Attention Networks Able to Model Structural Information?
por: Noravesh, Farshad, et al.
Publicado: (2025)
por: Noravesh, Farshad, et al.
Publicado: (2025)
Demystifying LLM-as-a-Judge: Analytically Tractable Model for Inference-Time Scaling
por: Halder, Indranil, et al.
Publicado: (2025)
por: Halder, Indranil, et al.
Publicado: (2025)
SymCircuit: Bayesian Structure Inference for Tractable Probabilistic Circuits via Entropy-Regularized Reinforcement Learning
por: Ju, Y. Sungtaek
Publicado: (2026)
por: Ju, Y. Sungtaek
Publicado: (2026)
Continuous Product Graph Neural Networks
por: Einizade, Aref, et al.
Publicado: (2024)
por: Einizade, Aref, et al.
Publicado: (2024)
Boolean Product Graph Neural Networks
por: Wang, Ziyan, et al.
Publicado: (2024)
por: Wang, Ziyan, et al.
Publicado: (2024)
ConjNorm: Tractable Density Estimation for Out-of-Distribution Detection
por: Peng, Bo, et al.
Publicado: (2024)
por: Peng, Bo, et al.
Publicado: (2024)
SparseSwaps: Tractable LLM Pruning Mask Refinement at Scale
por: Zimmer, Max, et al.
Publicado: (2025)
por: Zimmer, Max, et al.
Publicado: (2025)
Contextual Distributionally Robust Optimization with Causal and Continuous Structure: An Interpretable and Tractable Approach
por: Zhang, Fenglin, et al.
Publicado: (2026)
por: Zhang, Fenglin, et al.
Publicado: (2026)
Curiosity-Critic: Cumulative Prediction Error Improvement as a Tractable Intrinsic Reward for World Model Training
por: Bhaskara, Vin, et al.
Publicado: (2026)
por: Bhaskara, Vin, et al.
Publicado: (2026)
Statistical Tractability of Off-policy Evaluation of History-dependent Policies in POMDPs
por: Zhang, Yuheng, et al.
Publicado: (2025)
por: Zhang, Yuheng, et al.
Publicado: (2025)
IoT Malware Network Traffic Detection using Deep Learning and GraphSAGE Models
por: Prajapati, Nikesh, et al.
Publicado: (2025)
por: Prajapati, Nikesh, et al.
Publicado: (2025)
Layer Embedding Deep Fusion Graph Neural Network
por: Xu, Taihua, et al.
Publicado: (2026)
por: Xu, Taihua, et al.
Publicado: (2026)
Causal Unit Selection using Tractable Arithmetic Circuits
por: Huang, Haiying, et al.
Publicado: (2024)
por: Huang, Haiying, et al.
Publicado: (2024)
Causal Concept Graph Models: Beyond Causal Opacity in Deep Learning
por: Dominici, Gabriele, et al.
Publicado: (2024)
por: Dominici, Gabriele, et al.
Publicado: (2024)
Integrating Temporal and Structural Context in Graph Transformers for Relational Deep Learning
por: Lachi, Divyansha, et al.
Publicado: (2025)
por: Lachi, Divyansha, et al.
Publicado: (2025)
Ejemplares similares
-
Probabilistic Graph Circuits: Deep Generative Models for Tractable Probabilistic Inference over Graphs
por: Papež, Milan, et al.
Publicado: (2025) -
GraphSPNs: Sum-Product Networks Benefit From Canonical Orderings
por: Papež, Milan, et al.
Publicado: (2024) -
Sparse Probabilistic Graph Circuits
por: Rektoris, Martin, et al.
Publicado: (2025) -
Generating Likely Counterfactuals Using Sum-Product Networks
por: Nemecek, Jiri, et al.
Publicado: (2024) -
Malicious Internet Entity Detection Using Local Graph Inference
por: Mandlik, Simon, et al.
Publicado: (2024)