人工神經網絡與貝葉斯網絡的區別

我是一名在實習項目中工作的學生，我們使用貝葉斯網絡來預測一組給定的離散父變量的可能結果。我們現在打算使用人工神經網絡做任務。因此，任何人都可以幫助我解決貝葉斯網絡和人工神經網絡之間的相似點和差異嗎？任何有關如何進行遷移的建議都會有所幫助。人工神經網絡與貝葉斯網絡的區別

感謝

來源

2010-08-18 andy

相似

兩者都使用有向圖。

差異

在貝葉斯網絡的頂點和邊已含義 - 網絡結構本身爲您提供有關變量之間條件相關的有價值的信息。使用神經網絡，網絡結構不會告訴你任何事情。

來源

2010-08-18 16:14:03

這是一個很好的答案。因此，爲了幫助我的理解，公平地說，他們既可以作爲決策代理，也可以在貝葉斯網絡硬連線的情況下，神經網絡是可編程的，因此可以使神經網絡作爲貝葉斯網絡？ – Charlie 2014-02-24 10:25:45

@Charlie貝葉斯網絡對概率分佈進行編碼。神經網絡（有效地）編碼一組輸入值和一組輸出值之間的映射。所以他們根本不同。當然，你可以用它來幫助做出決定。我不同意貝葉斯網絡是「硬連線」的，給定網絡是「硬連線」的，就像訓練有素的神經網絡是「硬連線」一樣。這兩種工具都可以用來適應數據。 – 2014-02-24 18:04:30

人工神經網絡與貝葉斯網絡的區別

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