Ziegler等通过以节点为单位分解评分函数,从而改进了贪婪算法的搜索策略,提高了算法的精度。(Approximation algorithms for restricted Bayesian network structures)
Campos等然提出了基于蚁群优化算法的贝叶斯网络结构学习(Ant colony optimization for learning Bayesian networks)
其他的搜索优化方法,包括贪婪算法,粒子群优化算法,遗传算法,人工蜂群算法等(An artificial bee colony algorithm for learning Bayesian networks\ A Bayesian network learning algorithm based on independence test and ant colony optimization\Bayesian network structure learning algorithm based on ant colony optimization search optimal node ordering)
本文介绍了阿里Treebased Deep Match(TDM)的学习笔记,同时回顾了工业界技术发展的几代演进。从基于统计的启发式规则方法到基于内积模型的向量检索方法,再到引入复杂深度学习模型的下一代匹配技术。文章详细解释了基于统计的启发式规则方法和基于内积模型的向量检索方法的原理和应用,并介绍了TDM的背景和优势。最后,文章提到了向量距离和基于向量聚类的索引结构对于加速匹配效率的作用。本文对于理解TDM的学习过程和了解匹配技术的发展具有重要意义。 ...
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