【PGM】贝叶斯网络 bayes-net，动态贝叶斯Dynamic Bayesian Network

最新推荐文章于 2025-05-20 10:47:11 发布
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本文概述了深度学习和神经网络的基本概念、优势、应用领域及局限性，特别是DBN和BN的区别与特点。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

BN总结

1、一种分类的简单方法

　　计算效率高

　　构建简单

2、在有很多弱相关features的领域会出奇的有效

3、很强的独立性假设，如果features之间是强相关的，性能会降低

 

DBN总结：

1、DBNs能紧凑的表现出 任意时间轨迹长度的结构化的分布。

2、DBNs有很多假设，这些假设要求有合适的模型(重)设计。

　　Markov 假设

　　时间不变性Time invariance

【论文】动态贝叶斯网络用于时序建模及动作分类
youzhizhe2014的博客
12-30 1万+
为督促自己更好的理解论文，而不是仅看看不思考，今后【论文】系列将会至少每周总结一篇这周看过的论文，总结需分为两部分，一部分忠于原文详细总结原理方法，另一部分阐述自己的理解，以便达到整理研究思路，提高论文写作水平的目的 本周总结思考的论文为：Object-based analysis and interpretation of human motion in sports video sequenc...
Matlab2010下使用FULLBNT工具箱实现简单的静态贝叶斯网络及推理
a_302的专栏
01-06 6075
原文地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6c7b434d01013ufz.html 基于matlab的贝叶斯网络工具箱BNT是kevin p.murphy基于matlab语言开发的关于贝叶斯网络学习的开源软件包，提供了许多贝叶斯网络学习的底层基础函数库，支持多种类型的节点（概率分布）、精确推理和近似推理、参数学习及结构学习、静态模型和动态模型。
DBN—Dynamic Bayesian Network
sppompous的博客
06-26 2046
1. www.bayesserver.com/docs/introduction/dynamic-bayesian-networks介绍DBN的网站。 
Gephi 可视化：贝叶斯网络结构的交互式解析
最新发布
2403_89974123的博客
05-20 642
本文介绍了贝叶斯网络在生态、环境及地学研究中的应用，特别是通过R语言实现贝叶斯网络建模的全流程。贝叶斯网络结合图论与概率理论，能够有效揭示变量间的因果关系，突破传统统计方法的局限。文章详细阐述了贝叶斯网络的基础理论、R语言实现方法（如bnlearn包的使用），以及从静态到动态、从离散到连续的网络建模过程。此外，还介绍了动态贝叶斯网络（DBN）和混合模型的应用，以及如何利用Gephi进行网络可视化。文章通过真实案例展示了贝叶斯网络在复杂场景中的拓展应用，如高维数据处理、模型不确定性分析等，为科学决策提供了量化
动态贝叶斯网络：表示，推理和学习：摘要（Dynamic Bayesian Networks: Representation, Inderence and Learning）
ws36699的专栏
07-13 8181
Dynamic Bayesian Networks: Representation, Inderence and Learning Copyright 2002 by Kevin Patrick Murphy
dynamic bayesian network (Kevin P Murphy)
05-14 536
Kevin P MurphyAssistant ProfessorCanada Research Chair in machine learning and computational statistics-->Department of Computer Science University of British Columbia2366 Main MallVancouver BC V6T 1
1.论文阅读（Dynamic Bayesian Network）
qq_51554474的博客
03-02 569
Object-based analysis and interpretation of human motion in sports video sequences by dynamic bayesian networks。
在Python环境下使用pgmpy构建动态贝叶斯网络并进行参数学习（附详细代码）
June
03-01 8351
首先列举当前主要构建贝叶斯网络的一些工具： 1. 软件：GeNIe、SMILE 2. MATLAB包：BNT 3. Python包：pgmpy、libpgm、pomegranate 4. R包：dbnlearn 如果是单纯的进行贝叶斯网络的学习与推理的话，那我建议用GeNIe或者是pgmpy这两个。其中GeNIe软件中文教程比较多，教育版免费使用，而且不需要写代码，只用鼠标操作即可（除了贝叶斯网络还可以很方便的手动构建动态贝叶斯网络），但是要注意这个软件是在windows系统下面的。如果是在Pyt
动态贝叶斯网络
04-13
动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Network, DBN），是一个随着毗邻时间步骤把不同变量联系起来的贝叶斯网络。这通常被叫做“两个时间片”的贝叶斯网络，因为DBN在任意时间点T，变量的值可以从内在的回归量和直接先验值（time T-1）计算。DBN是BN（Baysian Network）的扩展，BN也称作概率网络（Probabilistic Network）或信念网络（Belief Network）。
马尔可夫网络和贝叶斯网络的一些总结
qq_43654303的博客
04-17 4196
马尔可夫网络和贝叶斯网络的一些总结 最近学习了一些关于概率逻辑的知识图谱推理方法，主要就是贝叶斯网络和马尔可夫网络，在此总结一下，内容都来自网络资料，这里加入了一下个人的理解，尽量为大家避雷！ 这篇文章是我目前在网络上找到的关于贝叶斯网络最清晰的介绍，大家有兴趣可以去看看 贝叶斯网络中比较重要的两部分就是贝叶斯网络的结构和条件概率表。 贝叶斯网络的结构 下面通过一个例子来介绍： 贝叶斯网的网络结...
pgmpy：用于在贝叶斯网络中学习（结构和参数）和推理（统计和因果）的Python库
02-05
pgmpy pgmpy是一个用于处理概率图形模型的python库。 支持的文档和算法列表在我们的官方网站使用pgmpy的示例： : 使用pgmpy的概率图形模型基础教程： : 我们的邮件列表位于 。 我们在社区聊天。 依存关系 pgmpy具有以下非可选依赖项： python 3.6或更高版本 网络X 科学的 麻木 火炬 一些功能还需要： tqdm 大熊猫 剖析 统计模型 作业库 安装 pgmpy在pypi和anaconda上都可用。 通过anaconda安装使用： $ conda install -c ankurankan pgmpy 通过pip安装： $ pip
动态贝叶斯网络推理学习理论及应用-肖秦琨 高嵩 高晓光.pdf
03-29
动态贝叶斯网络推理学习理论及应用；动态系统；可靠性评估；故障诊断；贝叶斯网络建模；DBN
matlab贝叶斯网络工具箱
09-25
安装 Matlab 代码 1.下载 FullBNT.zip 文件。 2.解压文件。 3.编辑"FullBNT/BNT/add_BNT_to_path.m"让它包含正确的工作路径。 4.BNT_HOME = 'FullBNT 的工作路径'; 5.打开 Matlab。 6.运行 BNT 需要 Matlab 版本在 V5.2 以上。 7.转到 BNT 的文件夹例如在 windows 下，键入 8.>> cd C:\kpmurphy\matlab\FullBNT\BNT 9.键入"add_BNT_to_path"，执行这个命令。添加路径。添加所有的文件夹在Matlab 的路径下。 10.键入"test_BNT"，看看运行是否正常，这时可能产生一些数字和一些警告信息。（你可以忽视它）但是没有错误信息。 仍有问题？你是否编辑了文件？仔细检查上面的步骤
做贝叶斯网络可视化界面程序
01-17
可以实现在界面创建节点实现贝叶斯网络，可以弄清过程，结果可视化良好，做科研比较好。
GlobalMIT 工具箱：使用互信息测试 (MIT) 标准学习全局最优动态贝叶斯网络-matlab开发
06-01
动态贝叶斯网络（DBN）广泛应用于各种生物网络的建模，包括基因调控网络。 由于学习静态贝叶斯网络的几个 NP-hardness 结果，大多数学习 DBN 的方法都是启发式的，使用局部搜索（如贪心爬山）或元优化框架（如遗传算法或模拟退火）。 我们提出了 GlobalMIT，这是一个工具箱，用于使用最近引入的基于信息理论的评分指标互信息测试 (MIT) 来学习全局最优 DBN 结构。 在 MIT 下，可以在多项式时间内高效地实现全局最优 DBN 的学习。 该工具箱是在 Matlab 中实现的，还有搜索引擎的 C++ 独立实现以提高性能。 该项目由澳大利亚维多利亚州莫纳什大学 Gippsland 信息技术学院的生物信息学和系统生物学小组进行。 该项目由 Vinh Nguyen 管理。 最新版本的工具箱可在以下网址找到： http : //code.google.com/p/globalm
tft的matlab代码-bayesnet-variable-elimination:贝叶斯网络中变量消除的MATLAB实现
05-25
tft的matlab代码贝叶斯网络变量消除 贝叶斯网络中变量消除的MATLAB实现。 由于变量消除基本上是基于因素的，因此也可以在MRF，CRF等上使用实现。 运行演示 克隆github存储库，然后尝试运行calculate_example1.m和calculate_example2.m。 这些代码将为“ calc_example_bayesnet”中提供的贝叶斯网络产生P（B | J，M）和P（E | J，M）的条件概率。 实施细节 每个因素都使用MATLAB container.MAP（又名哈希表）表示。 另外，每个变量配置都使用字符串表示。 例如，如果模型具有3个二进制参数A，B和C，且A = 1，B = 0，C = 1，则表示此配置的字符串将为“ TFT”。 同样，使用辅助字符“ N”来表示某些变量超出范围的情况。 去做 目前，该实现仅适用于具有二进制变量的贝叶斯网络。
pgmpy包：贝叶斯网络最大似然估计
rosefun96的博客
12-29 1518
1. MLE 假设简单的贝叶斯网络模型，根据A，B的观测值，估计CPT（条件概率表）； 如果采用最大似然估计，分成几步： state_counts = self.state_counts(node) # if a column contains only `0`s (no states observed for some configuration # of parents' states) fill that column uniformly instea
贝叶斯树定义与构建的寻行数墨
Robotics_Notes
03-06 2108
之前博客写到 SLAM 问题的因子图建模以及因子图计算中通过消元获得贝叶斯网络的过程. 这里我们继续跟着原作者的研究一起看看并记录一下.Kaess 等人在论文 “The Bayes Tree: An Algorithmic Foundation for Probabilistic Robot Mapping”[1]中提出了一种新型的数据结构 ——贝叶斯树 (Bayes Tree)本篇博文中,- 先简单翻译原作者对贝叶斯树的介绍, 以了解该数据结构的特性;- 然后应用实例。
【转】贝叶斯网络入门教程(原理介绍+python代码实现)
tpriwwq的专栏
12-31 2598
BN
贝叶斯网络基础：理解Sum-Product算法及其应用
6. **概率图模型（PGM）**：包括链式网络、树形网络和因子图，这些结构是贝叶斯网络的不同表示形式，理解这些结构有助于构建和解析复杂的概率模型。 7. **Summary-Product算法**：这是贝叶斯网络中的一个重要计算...
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