递归因果网络中的最小交叉熵推理
人工智能
2013-04-10 v1
摘要
提出了一种基于最小交叉熵（MCE）原则和递归因果模型（RCM）概念的不确定性概率推理方法。变量之间的依赖和相关性用专用语言BNDL（信念网络描述语言）描述。信念在表示底层概率分布的BNDL程序子句之间传播。已开发了Prolog和C语言的BNDL解释器，并将该方法的性能与其他方法进行了比较。
引用
@article{arxiv.1304.2380,
title = {MCE Reasoning in Recursive Causal Networks},
author = {Wilson X. Wen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1304.2380},
year = {2013}
}
备注
Appears in Proceedings of the Fourth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI1988)