graphical-model

提出Trans-Ising，一种针对高维Ising模型的迁移学习方法，该方法利用基于损失的源筛选规则和两阶段估计，相比于仅使用目标数据和朴素池化方法，提高了估计精度。

本文提出了一种多项式时间算法，用于从单条格劳伯动力学轨迹中学习高斯图模型的结构，其轨迹长度保证不依赖于混合时间。