贝叶斯网络的拓扑融合
人工智能
2013-03-25 v1
摘要
贝叶斯网络是相对较新的创新。因此，其大部分理论发展集中在最简单的单作者模型上。引入更复杂的多作者设置引发了各种有趣的问题。其中一个问题涉及妥协与共识的本质。后验妥协让每个模型处理所有数据以得出独立响应，然后折中差异。而先验妥协则要求在观察到数据之前就在所有点上达成妥协。本文在贝叶斯网络设置中引入先验妥协。它概述了问题，并开发了一种高效算法，将两个有向无环图融合成一个单一的共识结构，然后可用作先验妥协的基础。
引用
@article{arxiv.1303.5417,
title = {The Topological Fusion of Bayes Nets},
author = {Izhar Matzkevich and Bruce Abramson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1303.5417},
year = {2013}
}
备注
Appears in Proceedings of the Eighth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI1992)