Compressive sensing based probabilistic graphical models (PGM)

基于压缩感知的概率图形模型 (PGM)

基本信息

  • 批准号：
    DE120101161
  • 负责人：
    Prof Javen Qinfeng Shi
  • 金额：
    $ 26.91万
  • 依托单位：
    The University of Adelaide
  • 依托单位国家：
    澳大利亚
  • 项目类别：
    Discovery Early Career Researcher Award
  • 财政年份：
    2012
  • 资助国家：
    澳大利亚
  • 起止时间：
    2012-01-02 至 2017-06-30
  • 项目状态：
    已结题

项目摘要

The aim of the project is to develop fast, large scale probabilistic graphical models (PGM) learning and inference methods. The resulting system will be able to process large scale PGMs on a standard PC, and will be easily extendable to computer clustering for larger scale PGMs requiring higher precision.
该项目的目标是开发快速，大规模的概率图模型（PGM）学习和推理方法。该系统将能够在标准PC上处理大规模铂族金属，并将很容易扩展到计算机集群，以处理要求更高精度的更大规模铂族金属。

项目成果

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