“条件因果间独立”节点分布——一种“噪声或”模型的性质
人工智能
2013-03-26 v1
摘要
本文研究了两个具有共同实例化子节点的父节点之间产生的相互依赖关系，例如共享共同证据的两个假设。这种关系被称为“因果间”关系。通过构造证明，在一种证据状态下，二元分布的因果间独立性是可能的。对于这种“CICI”分布，因果间效应的两种度量——“乘法协同”和“加法协同”是相等的。著名的“噪声或”模型就是这种分布的一个例子。这为噪声或引入了新的语义，作为共同观察的竞争假设之间冲突程度的模型。
引用
@article{arxiv.1303.5704,
title = {"Conditional Inter-Causally Independent" Node Distributions, a Property of "Noisy-Or" Models},
author = {John Mark Agosta},
journal= {arXiv preprint arXiv:1303.5704},
year = {2013}
}
备注
Appears in Proceedings of the Seventh Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI1991)