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概率图模型的推理方法主要分精确推理和近似推理两大类,而根据网络结构和查询问题的不同,概率图模型的推理方法可以分为三大类,分别是BN和MN的推理、混合网络的推理和DBN的推理,然后再根据查询问题的形式对每一类推理方法继续细分,下图着重介绍BN和MN的推理。<ref>刘建伟,崔立鹏,黎海恩,罗雄麟. 概率图模型推理方法的研究进展[J]. 计算机科学, 2015, 42(4): 1-18, 30.</ref>
 
概率图模型的推理方法主要分精确推理和近似推理两大类,而根据网络结构和查询问题的不同,概率图模型的推理方法可以分为三大类,分别是BN和MN的推理、混合网络的推理和DBN的推理,然后再根据查询问题的形式对每一类推理方法继续细分,下图着重介绍BN和MN的推理。<ref>刘建伟,崔立鹏,黎海恩,罗雄麟. 概率图模型推理方法的研究进展[J]. 计算机科学, 2015, 42(4): 1-18, 30.</ref>
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[[File:BN和MN的推理算法分类.png| BN和 MN的推理算法分类]]
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[[File:BN和MN的推理算法分类.png|thumb| right|BN和 MN的推理算法分类<ref>刘建伟,崔立鹏,黎海恩,罗雄麟. 概率图模型推理方法的研究进展[J]. 计算机科学, 2015, 42(4): 1-18, 30.</ref> ]]
 
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其中概率查询是计算后验概率分布P(Y|E=e),其中Y是查询变量集,E为证据变量集;MAP表示最大后验概率查询,也称最有可能解释查询,即求出非证据变量集的最有可能取值。
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其中概率查询是计算后验概率分布<math>P(Y|E=e)</math>,其中<math>Y</math>是查询变量集,<math>E</math>为证据变量集;MAP表示最大后验概率查询,也称最有可能解释查询,即求出非证据变量集的最有可能取值。
    
==图模型的学习==
 
==图模型的学习==

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