Jaringan Bayes

Ti Wikipédia, énsiklopédia bébas
Luncat ka: pituduh, sungsi

Jaringan Bayesian atawa Jaringan kapercayaan Bayesian nyaeta titik grafik siklus langsung nu ngagambarkeun variabél jeung busur nu ngagambarkeun hubungan bebas antar variabel. Lamun hiji busur ti titik A ka titik sejen B, bisa disebutkeun yen A ngarupakeun indung ti B. Lamun hiji titik dipikanyaho nileyna, mangka eta titik disebutna titik evidence. Hiji titik bisa ngagambarkeun rupa-rupa variabel, bisa mangrupa ukuran nu ditempo, parameter, variabel laten, atau hipotesa. Titik-titik ieu henteu diwengku keur ngagambarkeun variable bebas; ieu nu disebut "Bayesian" dina Jaringan Bayes.

Jaringan Bayes ngagambarkeun distribusi gabungan keur sakabeh variabel nu digambarkeun ku titik-titik dina grafik. Upamana, variabel-variabel ieu nyaeta X(1), ..., X(n), tur parents(A) jadi indung keur titik A, mangka distribusi gabungan keur X(1) nepi ka X(n) digambarkeun salaku hasil distribusi gabungan p(X(i) | parents(X(i))) keur i ti 1 nepi ka n. Lamun X teu ngabogaan indung, mangka distribusi probabilitas ieu disebut unconditional, sedengkeun lamun sabalikna disebut conditional.

Patarosan ngeunaan pakaitna variabel ieu bisa dijawab ku nalungtik grafikna. Hal ieu bisa nembongkeun yen taksiran grafik disebut d-separation pakait jeung taksiran conditional independence: lamun titik-titik X jeung Y mangrupa d-separated (ditandaan ku titik-titik evidence husus), mangka variabel-variabel X jeung Y mangrupa varibel bebas tina variabel-variabel evidence.

Sangkan hasil itungan numerik nembongkeun hasil nu hade, mangka hal nu penting nyaeta nangtukeun unggal titik indung keur X tina probabilitas distribusi X. Distribusi X bakal ngabogaan indung dina sababarah rupa. Sanajan kitu, nu geus ilahar dipake nyaeta distribusi diskrit atawa distribusi Gauss, keur nyederhanakeun itungan.

Hasil tina usaha ieu nyaeta manggihkeun distribusi kondisi tina runtuyan-runtuyan variabel, kondisi dina nilai nu dipikanyaho keur sababaraha runtuyan sejen (evidence), jeung integral tina sakabeh variabel. Mangka, Jaringan Bayes ieu bisa dianggap mekanisme otomatis nu diwangun tina Bayes' theorem keur hal-hal nu leuwih ruwer.

Jaringan Bayes geus dipake keur pangaweruh model dina gene regulatory network, medicine, rékayasa, text analysis, image processing, jeung decision support system.

Tempo oge[édit | sunting sumber]

Sumber sejen[édit | sunting sumber]

  • Enrique Castillo, José Manuel Gutiérrez, and Ali S. Hadi. Expert Systems and Probabilistic Network Models. Springer-Verlag, New York, 1997. ISBN 0-387-94858-9
  • Judea Pearl, "Fusion, propagation, and structuring in belief networks". Artificial Intelligence, 29(3):241-288, 1986.


Nulis.jpg