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Exact and Approximate MCMC for Doubly-intractable Probabilistic Graphical Models Leveraging the Underlying Independence Model
यह शोध पत्र दोहरी-असाध्य (doubly-intractable) संभाव्य ग्राफिकल मॉडल में सटीक और अनुमानित MCMC निष्कर्षों के लिए एक स्केलेबल विधि प्रस्तुत करता है, जो मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स अनुपात के परिमित-नमूना निष्पक्ष अनुमानों (finite-sample unbiased estimates) के निर्माण के लिए सुलभ अंतर्निहित स्वतंत्रता मॉडल का लाभ उठाता है, जिससे पूर्ण या क्रमिक नमूनाकरण की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।