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因子图_李豪_哥伦比亚大学_tensorflow产生的历史必然性_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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,该因子表示该函数 f(x1,x2,x3,x4)= f124(x1,x2,x4)f234(x2,x3,x4) (22.1) 如果我们假设每个边缘一个电位。我们在图22.2(c)中得到了graPh因子,它表示该函数 f(x1,x2,x3,x4)= f14(x1,x4)f12(x1,x2)f34(x3,x4)f23(x2,x3)f24(x2,x4) (22.2) 图22.2(a)一个简单的UGM。 (b)假设每个最大集团有一个势能的因子图表示。 (c)假设每个边缘有一个电位的因子图表示。 (一种) 图22.3(a)一个简单的DGM。 (b)其相应的因子图。基于(Yedidia et al.2001)的图5。 我们还可以将DGM转换为因子图:只需为每个CPD创建一个因子,然后将该因子连接到使用该CPD的所有变量。例如,图22.3表示以下分解: f(x1,x2,x3,x4,x5)= f1(x1)f2(x2)f123(x1,x2,x3)f34(x3,x4)f35(x3,x5)(22.3) 在这里我们定义f123(x1,x2,x3)= p(x3 | x1,x2),依此类推。如
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