Описание тега belief-propagation

Сети убеждений - это структурированное графическое представление вероятностных отношений между несколькими случайными переменными. Они являются явным представлением условных зависимостей. Этот график представляет факторизацию совместного распределения в терминах факторов, которые зависят только от локальных подмножеств случайных величин.

Алгоритм распространения убеждений работает путем передачи вещественных функций, называемых сообщениями, по краям между скрытыми узлами. Сообщение - это, в основном, убеждение о вероятности того, что какой-то узел находится в состоянии 0 или 1 (поэтому мы называем это распространением убеждения). Эти сообщения содержат "влияние", которое одна переменная оказывает на другую. Каждое сообщение будет обновляться итеративно от предыдущего значения соседних сообщений.

Проще всего понять распространение веры в факторных графах (мы можем преобразовать любую данную сеть верований в факторный граф). Факторный граф - это неориентированный граф, в котором у нас есть переменные узлы на одной стороне, и факторные узлы на другой стороне, и существует грань между переменным узлом A и факторным узлом F, если переменная A появляется в факторе F . Здесь и далее я буду называть переменные узлы просто узлами, а факторные узлы - функциями.

При распространении убеждения фактор f отправляет сообщение узлу n путем умножения всех сообщений, которые получает f от его соседних узлов, кроме n, а затем умножения результирующего произведения на его собственную потенциальную таблицу и затем, наконец, суммируя все переменные, кроме n. Мы прекратим передачу этого сообщения, когда сообщения не меняются в течение итераций. Теперь умножьте все сообщения на этот узел для вычисления предельного (предельное распределение X - это просто распределение вероятностей X, усредняющего по информации о Y) этого узла.