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Zeitschriftenartikel

Tractable Inference for Probabilistic Data Models

MPG-Autoren
http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons83869

Csato,  L
Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society;
Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent System, Max Planck Society;

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Zitation

Csato, L., Opper, M., & Winther, O. (2003). Tractable Inference for Probabilistic Data Models. Complexity, 8(4), 64-68. Retrieved from http://www3.interscience.wiley.com/cgi-bin/abstract/104550679/ABSTRACT.


Zitierlink: http://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-DCAD-2
Zusammenfassung
We present an approximation technique for probabilistic data models with a large number of hidden variables, based on ideas from statistical physics. We give examples for two nontrivial applications. © 2003 Wiley Periodicals, Inc.