保護中: グラフィカルモデル 概要とベイジアンネットワーク 推論技術:inference Technology Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー 2024.03.23 2021.05.24 このコンテンツはパスワードで保護されています。閲覧するには以下にパスワードを入力してください。 パスワード: {{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は失敗しました。 サーバーから「{{status_text}}」というレスポンスがありました（コード: {{status_code}}）。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}{{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は成功したようです。 サーバーのレスポンスが OK でも、送信が処理されていない場合があります。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}送信しています…
コメント
[…] 機械学習プロフェッショナルシリーズ「グラフィカルモデル」より。前回は、その概要とベイジアンネットワークモデルについて述べた。今回はもう一つのモデルであるマルコフ確率場について述べる。 […]
[…] 確率的マッチング 確率的手法は、オントロジーマッチングにおいて、利用可能なマッチング候補を増やすためなどに汎用的に使用されることがある。本節では、ベイジアンネットワーク、マルコフネットワーク、マルコフロジックネットワークに基づいたいくつかの手法を紹介する。確率的オントロジーマッチングの一般的な枠組みを下図に示す。 […]
[…] 前回は類似性を計算する為に、確率モデルであるベイジアンネットワークモデル、マルコフモデル、マルコフロジックネットワークのアプローチについて述べた。今回は意味的アプローチに対して述べる。 […]
[…] これらの問題を解決するために、グラフィカルモデルを用いる。相関係数の問題は、値が1または-1に近い場合を除いて値が容易にぶれてしまうことにある。無相関というのは理論上はありえても、ノイジーな実データではまずあり得ない。2つの変数の間の関係について「関係がない」ということをもう少し正確に定義する必要がある。「関係がない」ということの統計学的な自然な言い換えは「統計的に独立である」ということになる。他のへんすうもあるので「2つの変数が、他の変数を与えた時に条件付き独立となれば、その2つは無関係である」と定義して、「独立」のかわりに「条件付き独立」とすることで、他の変数を介して間接的に現れた相関を区別することで、上述のような第3の変数の影響を排除する。 […]
[…] グラフィカルモデル(1) ベイジアンネットワーク […]
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[…] しかしながら、1990年代は計算コストはまだまだ高く、またグラフィカルモデルにおけるベイズ推論の有用性が見いだれ、ベイズ推論の新しい方向性として「状態空間モデル(state space model […]
[…] グラフィカルモデル – ベイジアンネットワーク […]