一种在信念网络中寻找 MPE 的高效方法
人工智能
2013-03-08 v1
摘要
给定一个带有证据的信念网络，在信念网络中寻找 I 个最可能解释（MPE）的任务是识别并对该信念网络中非证据节点的 I 个最可能实例化进行排序。尽管已有许多方法被提出用于解决这一问题，但大多数方法仅适用于受限的拓扑结构（即单连通信念网络）。在本文中，我们将提出一种在任意信念网络中寻找 I 个 MPE 的新方法。首先，我们将提出一种在信念网络中寻找 MPE 的算法。然后，我们将提出一种线性时间算法，用于在找到第一个 MPE 后寻找下一个 MPE。最后，我们将讨论为信念网络的一个变量子集寻找 MPE 的问题，并证明该问题可以通过此方法高效解决。
引用
@article{arxiv.1303.1495,
title = {An efficient approach for finding the MPE in belief networks},
author = {Zhaoyu Li and Bruce D'Ambrosio},
journal= {arXiv preprint arXiv:1303.1495},
year = {2013}
}
备注
Appears in Proceedings of the Ninth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI1993)