Методи навчання структури баєсівської мережі

Автор(и)

  • Anna Salii Салій Анна Сергіївна – студентка магістерської програми «Комп’ютерні науки» факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія», Україна

DOI:

https://doi.org/10.18523/2617-3808.2021.4.56-59

Ключові слова:

баєсівська мережа, генетичний алгоритм, оператори мутації та кросовера, ациклічні графи

Анотація

Розроблено генетичний алгоритм для навчання структури баєсівської мережі з повністю спостережуваного набору даних, який здійснює пошук по простору графа і використовує оператори мутації та кросовера. Цей алгоритм здійснює пошук по простору спрямованих ациклічних графів.

Біографія автора

Anna Salii, Салій Анна Сергіївна – студентка магістерської програми «Комп’ютерні науки» факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія»

a.salii@ukma.edu.ua

Посилання

  1. Peña, J. M., Lozano, J. A., & Larranaga, P. (2000). An improved bayesian structural em algorithm for learning bayesian networks for clustering. Pattern Recognation Letters, 21 (9), 779–786.
  2. Singh, M., & Valtorta, M. (1995). Construction of bayesian network structures from data: a brief survey and an efficient algorithm. Washington D. C., Morgan Kaufmann.
  3. Teyssier, M., & Koller, D. (2005). Ordering-based search: A simple and effective algorithm for learning bayesian networks. In Proceedings of the Twenty-first Conference on Uncertainty in AI (UAI). Edinburgh, Scottland, UK.

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-12-10

Як цитувати

[1]
A. Salii, «Методи навчання структури баєсівської мережі», NRPCOMP, т. 4, с. 56–59, Груд 2021.