贝叶斯网络是一组$ N $随机变量的定向非循环图（DAG）（用顶点标识）;贝叶斯网络分布（BND）是RV的概率分布，即在图中是马尔可夫的。这种模型的有限混合物是在较大的图表上对这些变量的投影，其具有额外的“隐藏”（或“隐藏”（或“潜伏”）随机变量$ U $，范围在$ \ {1，\ ldots，k \ $，以及从$ U $到其他每个其他顶点的指示边。这种类型的模型是对因因果推理的基础，其中$ U $模型是一种混杂效果。一个非常特殊的案例一直是在理论文学中的长期兴趣：空图。这种分布只是$ k $产品分布的混合。考虑到k $产品分布的混合物的联合分布，以识别产物分布及其混合重量，这一直是长期的问题。我们的结果是：（1）我们改善了从$ \ exp（o（k ^ 2））$到$ \ exp（o（k \ log k）的$ k $产品分布的混合物的示例复杂性（和运行时） ）$。鉴于已知的$ \ exp（\ omega（k））$下限，这几乎可以最好。 （2）我们为非空图表提供了第一算法。最大程度为$ \ delta $的图表的复杂性为$ \ exp（o（k（\ delta ^ 2 + \ log k）））$。 （上述复杂性是近似和抑制辅助参数的依赖性。）

模型压缩是在功率和内存受限资源上部署深神网络（DNN）的必要技术。但是，现有的模型压缩方法通常依赖于人类的专业知识，并专注于参数的本地重要性，而忽略了DNN中丰富的拓扑信息。在本文中，我们提出了一种基于图神经网络（GNNS）的新型多阶段嵌入技术，以识别DNN拓扑并使用增强学习（RL）以找到合适的压缩策略。我们执行了资源约束（即失败）通道修剪，并将我们的方法与最先进的模型压缩方法进行了比较。我们评估了从典型到移动友好网络的各种模型的方法，例如Resnet家族，VGG-16，Mobilenet-V1/V2和Shufflenet。结果表明，我们的方法可以通过最低的微调成本实现更高的压缩比，但产生了出色和竞争性的表现。

模型压缩旨在将深神经网络（DNN）部署在具有有限的计算和存储资源的移动设备上。但是，大多数现有模型压缩方法依赖于手动定义的规则，这些规则需要域专业知识。 DNN基本上是计算图形，其包含丰富的结构信息。在本文中，我们的目标是从DNNS结构信息找到合适的压缩策略。我们提出了一种自动图形编码器 - 解码器模型压缩（AGMC）方法与图形神经网络（GNN）和加强学习（RL）结合。我们将目标DNN模拟为图形并使用GNN自动学习DNN的嵌入物。我们将我们的方法与基于规则的DNN嵌入模型压缩方法进行了比较，以显示我们方法的有效性。结果表明，基于学习的DNN嵌入实现了更好的性能和更高的搜索步骤的压缩比。我们在过度参数化和移动友好的DNN上进行了评估方法，并将我们的方法与基于手工和学习的模型压缩方法进行了比较。在参数化DNN（如Resnet-56）上，我们的方法分别优于3.36 \％$ 4.36 \％$ 4.36 \％$ 4.36 \％$ 2.56 \％$ 2.56 \％的准确性。此外，在MobileNet-V2上，我们达到了比最先进的方法更高的压缩比，只需0.93±％$精度损失。