9、硬件感知贝叶斯网络：实现资源高效机器学习

硬件感知贝叶斯网络：实现资源高效机器学习

1. 贝叶斯网络概述

贝叶斯网络是一种概率模型，它提供了一种系统化的方法来编码条件独立性关系。贝叶斯网络由两个主要部分组成：一个有向无环图（DAG），其中每个节点对应一个随机变量，节点之间的边表示变量之间的条件依赖关系；以及每个节点的条件概率分布（CPD），用于描述变量之间的概率关系。

1.1 贝叶斯网络的结构

贝叶斯网络的结构决定了其条件独立性假设。图1展示了贝叶斯网络的典型结构，其中节点表示随机变量，边表示变量之间的依赖关系。

graph TD;
    A[Rain] --> B[Sun];
    A --> C[Rainbow];
    B --> C;
    C --> D[Activity];
    D --> E[Busy];

1.2 贝叶斯网络的推理

贝叶斯网络中的推理是指通过已知的证据来计算未知变量的概率。推理过程通常包括以下步骤：

1. 证据输入 ：将已知的观测值输入到贝叶斯网络中。
2. 边缘化 ：计算未观测变量的边缘概率，即将这些变量从联合分布中求和去除。
3. 条件概率查询 ：计算感兴趣的条件概率，例如给定某些特征的情况下，类别变量的概率。

例如，假设我们有一个贝叶斯网络用于活动识别，网络中有以下变量： R