ШВИДКИЙ АЛГОРИТМ ВИВЕДЕННЯ СТРУКТУР БАЙЄСОВИХ МЕРЕЖ З ДАНИХ
We have developed a new constraint-based algorithm for learning dependency struc-tures 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 a...
Збережено в:
| Дата: | 2025 |
|---|---|
| Автори: | , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
2025
|
| Онлайн доступ: | https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/598 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Problems of Control and Informatics |
Репозитарії
Problems of Control and Informatics| id |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-598 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-5982025-10-08T16:36:33Z FAST ALGORITHM FOR LEARNING THE BAYESIAN NETWORKS FROM DATA ШВИДКИЙ АЛГОРИТМ ВИВЕДЕННЯ СТРУКТУР БАЙЄСОВИХ МЕРЕЖ З ДАНИХ Balabanov, A.S. Gapyeyev, A.S. Gupal, A.M. Rzhepetskiy, S.S. We have developed a new constraint-based algorithm for learning dependency struc-tures 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. 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. V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2025-10-01 Article Article application/pdf https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/598 10.1615/JAutomatInfScien.v43.i10.10 Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; Том 56 № 5 (2011): Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; 73-80 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics; Том 56 № 5 (2011): International Scientific and Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 73-80 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; Vol. 56 No. 5 (2011): International Scientific and Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 73-80 2786-6505 2786-6491 en https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/598/667 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |
| institution |
Problems of Control and Informatics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-10-08T16:36:33Z |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| format |
Article |
| author |
Balabanov, A.S. Gapyeyev, A.S. Gupal, A.M. Rzhepetskiy, S.S. |
| spellingShingle |
Balabanov, A.S. Gapyeyev, A.S. Gupal, A.M. Rzhepetskiy, S.S. ШВИДКИЙ АЛГОРИТМ ВИВЕДЕННЯ СТРУКТУР БАЙЄСОВИХ МЕРЕЖ З ДАНИХ |
| author_facet |
Balabanov, A.S. Gapyeyev, A.S. Gupal, A.M. Rzhepetskiy, S.S. |
| author_sort |
Balabanov, A.S. |
| title |
ШВИДКИЙ АЛГОРИТМ ВИВЕДЕННЯ СТРУКТУР БАЙЄСОВИХ МЕРЕЖ З ДАНИХ |
| title_short |
ШВИДКИЙ АЛГОРИТМ ВИВЕДЕННЯ СТРУКТУР БАЙЄСОВИХ МЕРЕЖ З ДАНИХ |
| title_full |
ШВИДКИЙ АЛГОРИТМ ВИВЕДЕННЯ СТРУКТУР БАЙЄСОВИХ МЕРЕЖ З ДАНИХ |
| title_fullStr |
ШВИДКИЙ АЛГОРИТМ ВИВЕДЕННЯ СТРУКТУР БАЙЄСОВИХ МЕРЕЖ З ДАНИХ |
| title_full_unstemmed |
ШВИДКИЙ АЛГОРИТМ ВИВЕДЕННЯ СТРУКТУР БАЙЄСОВИХ МЕРЕЖ З ДАНИХ |
| title_sort |
швидкий алгоритм виведення структур байєсових мереж з даних |
| title_alt |
FAST ALGORITHM FOR LEARNING THE BAYESIAN NETWORKS FROM DATA |
| description |
We have developed a new constraint-based algorithm for learning dependency struc-tures 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. |
| publisher |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine |
| publishDate |
2025 |
| url |
https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/598 |
| work_keys_str_mv |
AT balabanovas fastalgorithmforlearningthebayesiannetworksfromdata AT gapyeyevas fastalgorithmforlearningthebayesiannetworksfromdata AT gupalam fastalgorithmforlearningthebayesiannetworksfromdata AT rzhepetskiyss fastalgorithmforlearningthebayesiannetworksfromdata AT balabanovas švidkijalgoritmvivedennâstrukturbajêsovihmerežzdanih AT gapyeyevas švidkijalgoritmvivedennâstrukturbajêsovihmerežzdanih AT gupalam švidkijalgoritmvivedennâstrukturbajêsovihmerežzdanih AT rzhepetskiyss švidkijalgoritmvivedennâstrukturbajêsovihmerežzdanih |
| first_indexed |
2025-10-30T02:49:27Z |
| last_indexed |
2025-10-30T02:49:27Z |
| _version_ |
1847373403144585216 |