基于符号模型检测的贝叶斯推断
人工智能
2020-07-31 v1 形式语言与自动机理论
摘要
本文将离散马尔可夫链的概率模型检测技术应用于贝叶斯网络中的推断。我们提出一种从贝叶斯网络到树状马尔可夫链的简单转换，使得推断可归约为计算可达概率。基于 Storm 模型检测器的原型实现，我们展示了多终端 BDD（MTBDD）等符号数据结构在大型贝叶斯网络基准上执行推断非常有效。我们将结果与使用概率句子决策图及 vtrees（AI 推断工具中可扩展的符号技术）的推断进行比较。
引用
@article{arxiv.2007.15071,
title = {Bayesian Inference by Symbolic Model Checking},
author = {Bahare Salmani and Joost-Pieter Katoen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.15071},
year = {2020}
}
备注
Conference: QEST 2020