Structured Variational Methods for Distributed Inference in Networked Systems: Design and Analysis

Dai; H.; Zhang; Y.; Liu; J.

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Structured Variational Methods for Distributed Inference in Networked Systems: Design and Analysis

机译：网络系统中分布式推理的结构化变分方法：设计与分析

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In this paper, a variational message passing framework is proposed for distributed inference in networked systems. Based on this framework, structured variational methods are explored to take advantage of both the simplicity of variational approximation (for inter-cluster processing) and the quality of more accurate inference (for intra-cluster processing). To investigate the convergence performance of our inference approach, we distinguish the inter- and intra-cluster inference algorithms as vertex and edge processes, respectively. Based on an analysis on the intra-cluster inference procedure, the overall performance of structured variational methods, modeled as a mixed vertex-edge process, is quantitatively characterized via a coupling approach. The tradeoff between performance and complexity of this inference approach is also addressed.

机译：本文提出了一种可变消息传递框架，用于网络系统中的分布式推理。在此框架的基础上，探索了结构化的变分方法，以利用变分逼近的简单性（用于集群间处理）和更准确的推断质量（用于集群内处理）。为了研究我们的推理方法的收敛性能，我们将集群间和集群内推理算法分别区分为顶点和边缘过程。在对集群内推理过程进行分析的基础上，通过耦合方法对表征为混合顶点边缘过程的结构化变分方法的整体性能进行了定量表征。此推理方法的性能和复杂性之间的折衷也得到解决。

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来源
《IEEE Transactions on Signal Processing》 |2013年第15期|3827-3839|共13页
作者
Dai; H.; Zhang; Y.; Liu; J.;
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作者单位

Department of Electrical and Computer Engineering, NC State University, Raleigh,|c|;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Convergence analysis; Markov chain; distributed inference; variational methods;

机译：收敛性分析;马尔可夫链;分布式推理;变分方法;

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