贝叶斯网络的精确推理 |
| 时间：2025-03-21 09:54:51 来源：互联网 作者： |
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概率图模型(三)-精确推理(变量消元/团树传播/信念传播/二值 在之前写的文章：概率图模型(一)-综述 中已经介绍概率图主要应用在三个方面：表示、推理与学习。在 概率图模型(二)-贝叶斯网络与马尔科夫随机场 中已经介绍有向 再提一下：概率推理是概率图模型应用的核心问题；概率推理就是求概率(边缘概率/条件概率/最大后验概率)； 展开二、变量消元法(1) 算法的主要思想类似于乘法分配律 a*b+a*c=a*(b+c) ，可以看做全集分解的逆运用。(2) 简单模型描述算法流程 展开三、团树传播算法(1) 算法主要思想团树传播算法先构造一个团树，把概率推理计算转化为团树节点之间的消息传递。消息传递本质上也是因子之间的乘积和求和运算。其 展开四、信念传播(BP)算法(1) 与团树传播算法的联系BP算法既可以在因子图上进行传播，也可以在团树上进行传播，如果在团树上进行传播，其消息传递的机制等价于团树传播算法。但由于其可以直接在因子图上进行传播，不用先构建团树，所以一定程度上比团树传播算法更加简洁。 展开五、二值图切法(1) 算法主要思想在求后验函数的最大值或能量函数的最小值时，将函数转化为一个带权重的有向图 G(V,E) ，而后对有向图上的边权重根据能量函数进行赋值。此时能量函数最小化问题转化为在图(2) 先验知识 展开来自 Zhihu内容二、变量消元法三、团树传播算法四、信念传播(BP)算法五、二值图切法查看所有章节更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/365538673
超详细讲解贝叶斯网络 (Bayesian network) 本文介绍了贝叶斯方法的思想和历史，以及贝叶斯网络的结构和参数的定义和推导。贝叶斯网络是一种描述随机变量之间联系的图形模型，可以用来进行精确推理和概率查询。更多内容请查看https://www.cnblogs.com/USTC-ZCC/p/12786860.html
概率图-精确推理-变量消除法 (Variable Elimination)-2019年12月16日 · 推理问题是概率图 模型 的核心，分为精确推理和近似推理。 推理问题可以分为3类： 1>求边缘概率： p(xi) = ∑x1,x2,..xp p(x1,x2,,xp) p (x i) = ∑ x 1, x 2,.. x p p (x 1, x 2,, 更多内容请查看https://blog.csdn.net/deramer1/article/details/103556594
贝叶斯网络推理模式-2017年11月27日 · 所谓 推理模式 (Reasoning Patterns)，就是根据 已知量 来推断 未知量。 根据推理思路不同，将推理模式分为下面几种。 例子：我们想根据贝叶斯网，推断某个学生George从教课程Econ101的教授那里获得一份好推荐信的 更多内容请查看https://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/78650069
第13章 概率推理 因此，本节引入了一种数据结构——贝叶斯网络（Bayesian Network），用于表示变量之间的依赖关系，并以一种自然且高效的方式捕捉不确定性知识。 贝叶斯网络是一种 有 更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/28009398243
Machine Learning机器学习之贝叶斯网络 2024年3月28日 · 精确推理（Exact Inference）：对于小规模的贝叶斯网络，可以使用精确推理方法，如枚举法或 动态规划，精确地计算出目标变量的后验概率分布。更多内容请查看https://blog.csdn.net/a910247/article/details/137118335
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高级人工智能系列（一）——贝叶斯网络 2022年11月20日 · 贝叶斯网络的拓扑结构是一个有向无环图 (DAG)。 其节点表示 随机变量，如果两个节点之间有 因果关系或者非条件独立，则两节点之间会建立一条 有向边，有向边由 更多内容请查看https://www.cnblogs.com/kindbrave/p/16904758.html
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贝叶斯网络中的推理 贝叶斯网络是一组变量之间的概率关系的图形模型，它提供了一种强大的方式来嵌入知识，并根据其他变量的新信息更新对目标变量的“信念”（belief）。ybke粤北客更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/337020005
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