动态贝叶斯网络及推理，动态贝叶斯博弈案例

摘要： 本篇文章给大家谈谈动态贝叶斯网络及推理，以及动态贝叶斯博弈案例对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。本文目录一览：1、概率图模型的概率图模型表示理论概率图模...

本篇文章给大家谈谈动态贝叶斯网络及推理，以及动态贝叶斯博弈案例对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、概率图模型的概率图模型表示理论

概率图模型的概率图模型表示理论

1、概率图模型能有效处理不确定性推理，从样本数据中准确高效地学习概率图模型是其在实际应用中的关键问题.概率图模型的表示由参数和结构两部分组成，PGM的分类如图1． ：（1）根据边有无方向性分类；（2）根据表示的抽象级别不同分类。

2、此段落深入解析了概率图模型（PGM）在图神经网络（GNN）中的应用，以及变分推断在理解其工作原理中的作用。PGM将节点视为随机变量，边表示变量间的概率联系，通过联合分布表示整个图，可以分解为各个子集的乘积。GNN的目标是估计节点特征嵌入，这些嵌入能够解释观测数据。

3、概率图模型的表示使用图论，既直观又方便查询，图的结构直接影响推理和学习的复杂性。课程内容将分为表示、推理和学习三个部分，它们相互关联，共同推动模型的发展。表示部分将探讨如何用图形表示复杂概率分布，推理涉及如何查询模型以获取信息，而学习则是通过数据训练模型，预测未来。

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