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...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Проблемы управления и информатики
Дата:2011
Автори: Балабанов, А.С., Гапеев, А.С., Гупал, А.М., Ржепецкий, С.С.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2011
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207340
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати: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.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме: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