belief-propagation

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    我正在嘗試實施貝葉斯網絡。 我的主圖是我想用於信念傳播的因子圖。但是,在計算消息時的信念傳播中,並非所有參數都傳遞給函數,最終函數將成爲聯合分佈的限制。 我想到的最好方法是以某種方式限制函數,以便在每次計算新值的邊際值時不要執行所有替換。 我問如何實現這樣的功能here。 我想知道是否有更好的方法來做這樣的事情,或者是否有比我想要做的更簡單快捷的方法。

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    我在貝葉斯網絡上實現信賴傳播的聯結樹算法。我用三角形化圖形掙扎了一下,所以可以形成結合樹。 我知道找到最佳的三角測量是NP完全的,但是您能否指出一個通用算法,該算法對相對簡單的貝葉斯網絡產生了「足夠好」的三角測量? 這是一個學習練習(愛好,而不是家庭作業),所以我不太關心空間/時間複雜性,只要算法在給定任何無向圖的情況下生成三角圖。最終,我試圖瞭解確切的推理算法如何工作,然後我甚至嘗試做任何類似的

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    我正在實施Binary Variable Model for Affinity Propagation並對其有疑問。 我可以理解大部分算法,並讓我的實現工作,但我不明白爲什麼不需要爲消息發送兩個值,爲什麼在添加傳入消息後,正值對應於一個,負值爲零。 感謝

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    java是貝葉斯信仰網絡框架的替代品 - Infer.NET? 如果它是可擴展的(在線學習大數據集),支持良好(自2010年以來最後更新)以及開放源代碼並且易於編寫網絡結構,則更好。因此Infer.NET的所有功能。

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    我讀了張的論文Expert Finding in A Social Network,公式(1)是一個基於傳播的方法,類似於一個標準的置信傳播。是否有代碼示例或工具來做到這一點?傳播調度器似乎需要一個並行的實現。任何指導將不勝感激。