Dependency Network対Bayesian Network性能比較

高畠一哉; 赤穂昭太郎

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Dependency Network対Bayesian Network性能比較

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Dependency Networkは個々のノードの完全に局所的かつ単純なアルゴリズムにより学習というタスクを行うことのできるグラフィカルモデルである．本論文ではdependency networkと現在よく用いられているBayesian networkについて構造学習を自動的に行う学習器を作り，その性能を比較したのでその結果を報告する．

机译：依赖网络是一种图形模型，可以通过每个节点的完全本地和简单的算法来执行学习的任务。在本文中，我们已经创建了一个学习者，它自动为依赖网络和当前常用的贝叶斯网络进行结构学习，并比较了性能。

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来源
《電子情報通信学会技術研究報告. 情報論的学習理論と機械学習》 |2013年第286期|共6页
作者
高畠一哉; 赤穂昭太郎;
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作者单位

産業総合技術研究所ヒューマンライフテクノロジー研究部門;

産業総合技術研究所ヒューマンライフテクノロジー研究部門;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 jpn
中图分类机械学（机械设计基础理论）;信息理论;
关键词
依存性ネットワーク; ペイジアンネットワーク; 構造学習; 計算量; 情報幾何;

机译：依赖网络;支付annetwork;结构学习;计算消息;信息几何;

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