አንድ እምነት፣ የውሳኔ አውታረ መረብ፣ የቤኤዥያን (አያን) ሞዴል ወይም በአይክሮሊክ ግራፍ ሞዴል የተለዋዋጭ ንድፍ ነው (የስታቲስቲካዊ ሞዴል አይነት) የተለዋዋጮችን ስብስብ እና ሁኔታዊ ጥገኛዎቻቸውን በሚመራ አሲክሊክ ግራፍ (DAG) የሚወክል ነው።)
ለምሳሌ፣ የBayesia አውታረ መረብ በበሽታዎች እና በምልክቶች መካከል ሊኖር የሚችል ግንኙነትን ሊወክል ይችላል። ከኋለኛው አንፃር, አውታረ መረቡ የተለያዩ በሽታዎችን የመያዝ እድልን ለማስላት ጥቅም ላይ ሊውል ይችላል. ከታች ባለው ቪዲዮ የBayesia እምነት ኔትወርክን በስሌቶች የሚያሳይ ምሳሌ ማየት ይችላሉ።
ቅልጥፍና
ውጤታማ ስልተ ቀመሮች በባዬዥያ አውታረ መረቦች ላይ ግንዛቤን እና ትምህርትን ማከናወን ይችላሉ። ተለዋዋጮችን ሞዴል የሚያደርጉ አውታረ መረቦች (እንደ የንግግር ምልክቶች ወይም የፕሮቲን ቅደም ተከተሎች) ተለዋዋጭ አውታረ መረቦች ይባላሉ። ችግሮችን በእርግጠኝነት ሊወክሉ እና ሊፈቱ የሚችሉ የባዬዥያ አውታረ መረቦች አጠቃላይ የተፅእኖ ዲያግራም ይባላሉ።
ማንነት
በመደበኛየቤይዥያን ኔትወርኮች DAGs ናቸው አንጓዎቻቸው በባዬዥያ ስሜት ውስጥ ተለዋዋጮችን የሚወክሉ፡ እሴቶች፣ የተደበቁ ተለዋዋጮች፣ ያልታወቁ መለኪያዎች ወይም መላምቶች ሊታዩ ይችላሉ። ምክንያቱም በጣም ደስ የሚል ነው።
የባዬዥያ አውታረ መረብ ምሳሌ
ሁለት ክስተቶች ሣር እንዲርጥብ ሊያደርጉ ይችላሉ፡ ንቁ የሆነ ረጭ ወይም ዝናብ። ዝናብ በመርጨት አጠቃቀሙ ላይ ቀጥተኛ ተጽእኖ አለው (ይህም ዝናብ በሚዘንብበት ጊዜ, መርጫው ብዙውን ጊዜ የማይሰራ ነው). ይህ ሁኔታ የBayesia አውታረ መረብን በመጠቀም ሊቀረጽ ይችላል።
ማስመሰል
የBayesia አውታረ መረብ ለተለዋዋጮች እና ለግንኙነታቸው የተሟላ ሞዴል ስለሆነ ስለእነሱ ሊሆኑ የሚችሉ ጥያቄዎችን ለመመለስ ይጠቅማል። ለምሳሌ፣ ሌሎች መረጃዎች (የማስረጃ ተለዋዋጮች) በሚታዩበት ጊዜ ስለ ተለዋዋጮች ንዑስ ስብስብ ሁኔታ ዕውቀትን ለማዘመን ጥቅም ላይ ሊውል ይችላል። ይህ አስደሳች ሂደት ፕሮባቢሊቲክ ኢንፈረንስ ይባላል።
A posteriori ለተለዋዋጮች ንዑስ ስብስብ እሴቶችን በሚመርጡበት ጊዜ ለግኝት መተግበሪያዎች ሁለንተናዊ በቂ ስታቲስቲክስ ይሰጣል። ስለዚህም ይህ አልጎሪዝም የባዬስን ቲዎሪ ለተወሳሰቡ ችግሮች በራስ ሰር የመተግበር ዘዴ ተደርጎ ሊወሰድ ይችላል። በጽሁፉ ውስጥ ባሉት ሥዕሎች ውስጥ የባዬዥያ እምነት አውታረ መረቦች ምሳሌዎችን ማየት ይችላሉ።
የውጤት ዘዴዎች
በጣም የተለመዱት ትክክለኛ የማመሳከሪያ ዘዴዎች፡ተለዋዋጭ ማስወገድ፣ይህም (በመዋሃድ ወይም በማጠቃለያ) የማይታዩትን ያስወግዳል።መጠኑን ለምርቱ በመመደብ የማይጠይቁ መለኪያዎች አንድ በአንድ።
ስሌቶችን የሚሸጎጥ "ዛፍ" ማባዛትን ጠቅ ያድርጉ ስለዚህ ብዙ ተለዋዋጮች በአንድ ጊዜ እንዲጠየቁ እና አዳዲስ ማረጋገጫዎች በፍጥነት እንዲባዙ; እና ተደጋጋሚ ተዛማጅ እና/ወይም ፍለጋ፣ ይህም በቦታ እና በጊዜ መካከል የንግድ ልውውጥ እንዲኖር ያስችላል እና በቂ ቦታ ጥቅም ላይ ሲውል ከተለዋዋጭ መወገድ ቅልጥፍና ጋር የሚዛመድ።
እነዚህ ሁሉ ዘዴዎች በአውታረ መረቡ ርዝመት ላይ የሚወሰን ልዩ ውስብስብነት አላቸው። በጣም የተለመዱት የግምታዊ ግምታዊ ስልተ ቀመሮች ትንንሽ ክፍልን ማስወገድ፣ ዑደታዊ እምነት ማስፋፋት፣ አጠቃላይ የእምነት ማስፋፋት እና የተለያዩ ዘዴዎች ናቸው።
አውታረ መረብ
የBayesian ኔትወርክን ሙሉ በሙሉ ለመጥቀስ እና የጋራ የይሁንታ ስርጭትን ሙሉ ለሙሉ ለመወከል፣ በX ወላጆች ምክንያት ለእያንዳንዱ መስቀለኛ መንገድ X የፕሮባቢሊቲ ስርጭትን መለየት ያስፈልጋል።
የX በሁኔታዊ ሁኔታ በወላጆቹ ስርጭቱ ምንም አይነት መልክ ሊኖረው ይችላል። ስሌቶችን ሲያቃልል ከተለየ ወይም ከ Gaussian ስርጭቶች ጋር መስራት የተለመደ ነው. አንዳንድ ጊዜ የማከፋፈያ ገደቦች ብቻ ይታወቃሉ. በመቀጠል ከፍተኛው ኢንትሮፒይ ያለውን ነጠላ ስርጭት ለመወሰን ኢንትሮፒን መጠቀም ትችላለህ።
በተመሳሳይ በተለዋዋጭ የBayesia አውታረ መረብ አውድ ውስጥ፣ ለድብቅ ጊዜያዊ ዝግመተ ለውጥ ሁኔታዊ ስርጭት።ሁኔታ በተዘዋዋሪ የዘፈቀደ ሂደት የኢንትሮፒ መጠንን ከፍ ለማድረግ ይዘጋጃል።
የመቻልን (ወይም የኋለኛውን ዕድል) በቀጥታ ማድረግ ያልተስተዋሉ ተለዋዋጮች በመኖራቸው ብዙ ጊዜ አስቸጋሪ ነው። ይህ በተለይ ለቤኤዥያን ውሳኔ አውታረ መረብ እውነት ነው።
የታወቀ አካሄድ
የዚህ ችግር ክላሲክ አካሄድ የመጠበቅ ከፍተኛ ስልተ-ቀመር ሲሆን ይህም ቀደም ሲል የተሰላው የሚጠበቀው እንደሆነ በማሰብ ያልተስተዋሉ ተለዋዋጮች የሚጠበቁትን በተስተዋሉ መረጃዎች ላይ በመመርኮዝ አጠቃላይ እድላቸውን ከፍ በማድረግ (ወይም ከኋላ ያለውን እሴት) በማስላት ይለዋወጣል። እሴቶች ትክክል ናቸው. በመጠነኛ መደበኛነት ሁኔታዎች ይህ ሂደት በከፍተኛው (ወይም ከፍተኛው ከኋላ) የመለኪያዎቹ እሴቶች ይሰበሰባል።
የበለጠ የተሟላ የቤኤዥያ አቀራረብ የመለኪያ ዘዴዎች እነሱን እንደ ተጨማሪ ያልተስተዋሉ ተለዋዋጮች በመመልከት እና የተመለከተውን መረጃ በተሰጡት ሁሉም አንጓዎች ላይ ያለውን ሙሉ የኋለኛውን ስርጭት ማስላት እና ከዚያ ግቤቶችን ማዋሃድ ነው። ይህ አካሄድ ብዙ ወጪ የሚጠይቅ እና ትላልቅ ሞዴሎችን ያስገኛል፣ይህም ክላሲክ ፓራሜትሪ ማስተካከያ አቀራረቦችን የበለጠ ተደራሽ ያደርገዋል።
በቀላል ሁኔታ የBayesia አውታረ መረብ በባለሙያ ይገለጻል እና ከዚያ ፍንጭ ለመስራት ይጠቅማል። በሌሎች ትግበራዎች, የመወሰን ስራ ለአንድ ሰው በጣም ከባድ ነው. በዚህ አጋጣሚ የቤይሲያን ነርቭ አውታር መዋቅር እና የአካባቢ ስርጭቶች መለኪያዎች በመረጃው መካከል መማር አለባቸው።
አማራጭ ዘዴ
አማራጭ የተዋቀረ የመማር ዘዴ የማሻሻያ ፍለጋን ይጠቀማል። ይህ የግምገማ ተግባር እና የፍለጋ ስልት መተግበርን ይጠይቃል። የተለመደው የውጤት አሰጣጥ ስልተ ቀመር እንደ BIC ወይም BDeu ያሉ የሥልጠና መረጃዎች የተሰጠው መዋቅር የኋላ ዕድል ነው።
ለአጠቃላዩ ፍለጋ የሚያስፈልገው ጊዜ ውጤቱን ከፍ የሚያደርግ መዋቅር ለመመለስ በተለዋዋጮች ብዛት እጅግ የላቀ ነው። የአካባቢያዊ የፍለጋ ስልት የመዋቅር ግምትን ለማሻሻል ተጨማሪ ለውጦችን ያደርጋል። ፍሬድማን እና ባልደረቦቹ የተፈለገውን መዋቅር ለማግኘት በተለዋዋጮች መካከል የጋራ መረጃን ለመጠቀም አስበዋል። የወላጅ እጩዎችን ስብስብ ወደ k nodes ይገድባሉ እና በደንብ ይፈልጉዋቸው።
በተለይ BNን በትክክል ለማጥናት ፈጣን ዘዴ ችግሩን እንደ የማመቻቸት ችግር አድርጎ በመቁጠር ኢንቲጀር ፕሮግራሚንግ በመጠቀም መፍታት ነው። አውሮፕላኖችን በመቁረጥ መልክ መፍትሄ በሚሰጥበት ጊዜ የሳይክሊቲካል ገደቦች ወደ ኢንቲጀር ፕሮግራም (አይፒ) ተጨምረዋል ። እንዲህ ዓይነቱ ዘዴ እስከ 100 የሚደርሱ ተለዋዋጮች ችግሮችን ማስተናገድ ይችላል።
ችግር መፍታት
ችግሮችን በሺዎች በሚቆጠሩ ተለዋዋጮች ለመፍታት የተለየ አካሄድ ያስፈልጋል። አንደኛው መጀመሪያ አንድ ትዕዛዝ መምረጥ እና ከዚያ ቅደም ተከተል ጋር በተያያዘ ጥሩውን የ BN መዋቅር ማግኘት ነው። ይህ የሚያመለክተው በፍለጋ ቦታ ላይ ሊሰራ ይችላል ቅደም ተከተል ነው, ይህም ከአውታረ መረብ መዋቅሮች ቦታ ያነሰ ስለሆነ ምቹ ነው. ከዚያ በኋላ ብዙ ትዕዛዞች ተመርጠው ይገመገማሉ። ይህ ዘዴ ተለወጠየተለዋዋጮች ብዛት በጣም ትልቅ ሲሆን በሥነ ጽሑፍ ውስጥ በጣም ጥሩው ይገኛል።
ሌላው ዘዴ ኤምኤልኤዎች የተዘጉባቸው ሊበላሹ የሚችሉ ሞዴሎች ንዑስ ክፍል ላይ ማተኮር ነው። ከዚያ ወጥ የሆነ መዋቅር በመቶዎች ለሚቆጠሩ ተለዋዋጮች ማግኘት ይችላሉ።
የባዬዥያ ኔትወርኮችን በማጥናት በሦስት መስመሮች የተገደበ ስፋት ያለው ትክክለኛ እና ሊተረጎም የሚችል ሀሳብ ለማቅረብ አስፈላጊ ነው ምክንያቱም የኋለኛው የከፋው ውስብስብነት በዛፍ ርዝመት k (እንደ ገላጭ ጊዜ መላምት) በጣም ትልቅ ነው ። ሆኖም ግን የግራፉ አለም አቀፋዊ ንብረት እንደመሆኑ የመማር ሂደቱን ውስብስብነት በእጅጉ ይጨምራል። በዚህ አውድ፣ K-tree ለውጤታማ ትምህርት ጥቅም ላይ ሊውል ይችላል።
ልማት
የBayesian Web of Trust ልማት ብዙውን ጊዜ DAG G በመፍጠር ይጀምራል፣ይህም X በአካባቢው ያለውን የማርኮቭ ንብረት ከጂ ጋር ያረካል። አንዳንድ ጊዜ ይህ የDAG ምክንያት ነው። በጂ ውስጥ የእያንዳንዱ ተለዋዋጭ በወላጆቹ ላይ ያለው ሁኔታዊ እድል ይገመታል ።በብዙ ሁኔታዎች ፣በተለይም ተለዋዋጮች ግልጽ ሲሆኑ ፣የ X የጋራ ስርጭት የእነዚህ ሁኔታዊ ስርጭቶች ውጤት ከሆነ ፣ከዚህ አንፃር X የBayesia አውታረ መረብ ይሆናል። G.
የማርኮቭ "ኖት ብርድ ልብስ" የኖቶች ስብስብ ነው። የማርኮቭ ብርድ ልብስ መስቀለኛ መንገድን ከተቀረው የመስቀለኛ ክፍል ተመሳሳይ ስም ነፃ ያደርገዋል እና ስርጭቱን ለማስላት በቂ እውቀት አለው። X እያንዳንዱ መስቀለኛ መንገድ ከሌሎች አንጓዎች በሁኔታዊ ሁኔታ ነፃ ከሆነ፣ ማርኮቪያን የተሰጠው ከሆነ Gን በተመለከተ የባዬዥያ አውታረ መረብ ነው።ብርድ ልብስ።
