Быстрый алгоритм вывода структур байесовых сетей из данных

Розроблено новий алгоритм відтворення структур залежностей з даних, який відноситься до constraint-based підходу. Новизна запропонованого алгоритму походить від правил прискорення індуктивного виведення, які радикально скорочують простір пошуку сепараторів при виведенні скелета моделі. На прикладах...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Проблемы управления и информатики
Date:2011
Main Authors: Балабанов, А.С., Гапеев, А.С., Гупал, А.М., Ржепецкий, С.С.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2011
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207340
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Быстрый алгоритм вывода структур байесовых сетей из данных / А.С. Балабанов, А.С. Гапеев, А.М. Гупал, С.С. Ржепецкий // Проблемы управления и информатики. — 2011. — № 5. — С. 73–80. — Бібліогр.: 13 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Розроблено новий алгоритм відтворення структур залежностей з даних, який відноситься до constraint-based підходу. Новизна запропонованого алгоритму походить від правил прискорення індуктивного виведення, які радикально скорочують простір пошуку сепараторів при виведенні скелета моделі. На прикладах байєсових мереж помірної насиченості новий алгоритм показав прискорення у кілька разів порівняно з відомим алгоритмом РС We have developed a new constraint-based algorithm for learning dependency structures from data. Novelty of proposed algorithm comes from implementing rules of inductive inference acceleration, which can radically reduce a searching space for skeleton inference. We have demonstrated that proposed algorithm learns Bayesian nets (of moderate density) multiple times faster than well-known PC algorithm.
ISSN:0572-2691