从前面的文章里(条件独立性和有向图到无向图的转换)可以看到,相同结构的有向图和无向图所体现的条件独立性是不同的,下面我们就来详细地探讨一下这个问题。
首先我们认识到一个图可以体现出一些给定变量的符合某种条件独立的分布。
D-map(dependency map):
本文深入探讨了概率图模型(PGM)中的D-map(依赖映射)、I-map(独立映射)和perfect-map概念。D-map表示分布中所有条件独立性的一个子集,而I-map则相反,包含分布中所有满足的条件独立性。perfect map同时满足两者条件,即既是D-map也是I-map。文章通过实例说明有向图和无向图在表达条件独立性上的差异,并指出并非所有分布都能找到对应的perfect map。
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