Newton-type Methods for Inference in Higher-Order Markov Random Fields
牛顿型方法在高阶马尔可夫随机场推断中的应用
AI总结 本文研究了在高阶马尔可夫随机场推断中使用牛顿型方法求解拉格朗日对偶问题的益处，提出了一种收敛性可证且高效的框架，包含Hessian矩阵构建的计算复杂度与精度的平衡策略、阻尼策略、截断策略与通用预条件器的结合，以及稀疏团势能的高效求和-乘积计算。
Comments 10 pages, 3 figures, 3 tables, CVPR 2017
Journal ref Poster at IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2017
