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», Ukraine

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.

Номер

Том 4 (2021): Наукові записки НаУКМА. Комп’ютерні науки

Розділ

Статті

Ліцензія

Авторське право (c) 2021 Anna Salii

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з такими умовами:

а) Автори зберігають за собою авторські права на твір на умовах ліцензії CC BY 4.0 Creative Commons Attribution International License, котра дозволяє іншим особам вільно поширювати (копіювати і розповсюджувати матеріал у будь-якому вигляді чи форматі) та змінювати (міксувати, трансформувати, і брати матеріал за основу для будь-яких цілей, навіть комерційних) опублікований твір на умовах зазначення авторства.

б) Журнал дозволяє автору (авторам) зберігати авторські права без обмежень.

в) Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо поширення твору (наприклад, розміщувати роботу в електронному репозитарії), за умови збереження посилання на його першу публікацію. (Див. Політика Самоархівування)

г) Політика журналу дозволяє розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у репозитаріях) тексту статті, як до подання його до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).