Например, Бобцов

АЛГЕБРАИЧЕСКИЕ БАЙЕСОВСКИЕ СЕТИ: ИЗОЛИРОВАННОЕ СЛИЯНИЕ ФРАГМЕНТОВ ЗНАНИЙ В УСЛОВИЯХ ДЕФИЦИТА ИНФОРМАЦИИ

Аннотация:

Предмет исследования. При машинном обучении вероятностных графических моделей нередки ситуации, в которых одному объекту оказываются сопоставлены две или более модели, обученные на различных, но пересекающихся наборах данных. Предметом данного исследования является операция слияния таких моделей, представленных фрагментами знаний алгебраической байесовской сети. Целью данного исследования является описание и формализация способов слияния алгебраических байесовских сетей, представленных в виде фрагментов знаний. Метод. Построены модели слияния, семантика которых четко эксплицируется предположениями о соотношении вероятностных семантик рассматриваемых фрагментов знаний. Основные результаты. Определены и систематизированы способы слияния фрагментов знаний, при которых не происходит генерации новых элементов сети. Приведено и доказано утверждение о числе атомов в получаемой сети и теорема о сложности поддержания ее интернальной непротиворечивости. Продемонстрирован пример слияния двух сетей на выборке с шумом. При этом для проведения компаративного анализа теоретическое распределение выборки задано, а сама выборка генерируется методом Монте-Карло. Практическая значимость. Предложенные в исследовании способы слияния алгебраических байесовских сетей могут найти применение при работе с двумя или более обученными сетями, описывающими различные свойства одного объекта. Использование данных способов позволит построить, агрегирующую все данные об исследуемом объекте, оказавшиеся доступными, в комплексную сеть и проводить в ней операции логико-вероятностного вывода.

Ключевые слова:

Постоянный URL

Статьи в номере

Содержание © 1993–2024 Университет ИТМО
Разработка © 2015 Университет ИТМО