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- El algoritmo de propagación de creencias (en inglés, belief propagation algorithm), también conocido como el algoritmo suma-producto, es un algoritmo de paso de mensajes para realizar inferencia sobre modelos gráficos tales como redes bayesianas, campos aleatorios de Markov y . Es ampliamente utilizado en los campos de inteligencia artificial y teoría de la información y ha mostrado cierto éxito experimental en aplicaciones tan diferentes como: , aproximaciones de energía libre, coloreado de grafos y satisfacibilidad booleana. Las ecuaciones de propagación de creencias han sido redescubiertas varias veces. Fueron desarrolladas por Pearl en 1988 como un algoritmo exacto para realizar inferencia probabilística sobre Redes Bayesianas acíclicas y como una aproximación útil en Redes Bayesianas con ciclos. En los inicios de los 60 Gallager las introdujo como un procedimiento iterativo para la recuperación de códigos de paridad. Sea un conjunto de variables aleatorias discretas, denotaremos con la realización de la variable aleatoria . Con usualmente escrita como donde . Es posible expresar como un producto de funciones: Donde es un índice sobre las funciones en que se descomponen , la función posee como argumento que es un subconjunto de las variables aleatorias . Entonces la distribución marginal de una variable dada es simplemente la suma de sobre todas las restantes variables. Este enfoque se vuelve computacionalmente prohibitivo (en sistemas de tamaños relativamente pequeños), suponiendo que y las variables son binarias. Entonces para obtener el valor marginal de computar valores posibles. Explotando la estructura de poliárboles, el algoritmo de propagación de creencias permite el cálculo de los marginales de manera más eficiente en tiempo lineal respecto al tamaño del sistema. (es)
- El algoritmo de propagación de creencias (en inglés, belief propagation algorithm), también conocido como el algoritmo suma-producto, es un algoritmo de paso de mensajes para realizar inferencia sobre modelos gráficos tales como redes bayesianas, campos aleatorios de Markov y . Es ampliamente utilizado en los campos de inteligencia artificial y teoría de la información y ha mostrado cierto éxito experimental en aplicaciones tan diferentes como: , aproximaciones de energía libre, coloreado de grafos y satisfacibilidad booleana. Las ecuaciones de propagación de creencias han sido redescubiertas varias veces. Fueron desarrolladas por Pearl en 1988 como un algoritmo exacto para realizar inferencia probabilística sobre Redes Bayesianas acíclicas y como una aproximación útil en Redes Bayesianas con ciclos. En los inicios de los 60 Gallager las introdujo como un procedimiento iterativo para la recuperación de códigos de paridad. Sea un conjunto de variables aleatorias discretas, denotaremos con la realización de la variable aleatoria . Con usualmente escrita como donde . Es posible expresar como un producto de funciones: Donde es un índice sobre las funciones en que se descomponen , la función posee como argumento que es un subconjunto de las variables aleatorias . Entonces la distribución marginal de una variable dada es simplemente la suma de sobre todas las restantes variables. Este enfoque se vuelve computacionalmente prohibitivo (en sistemas de tamaños relativamente pequeños), suponiendo que y las variables son binarias. Entonces para obtener el valor marginal de computar valores posibles. Explotando la estructura de poliárboles, el algoritmo de propagación de creencias permite el cálculo de los marginales de manera más eficiente en tiempo lineal respecto al tamaño del sistema. (es)
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- El algoritmo de propagación de creencias (en inglés, belief propagation algorithm), también conocido como el algoritmo suma-producto, es un algoritmo de paso de mensajes para realizar inferencia sobre modelos gráficos tales como redes bayesianas, campos aleatorios de Markov y . Es ampliamente utilizado en los campos de inteligencia artificial y teoría de la información y ha mostrado cierto éxito experimental en aplicaciones tan diferentes como: , aproximaciones de energía libre, coloreado de grafos y satisfacibilidad booleana. Es posible expresar como un producto de funciones: (es)
- El algoritmo de propagación de creencias (en inglés, belief propagation algorithm), también conocido como el algoritmo suma-producto, es un algoritmo de paso de mensajes para realizar inferencia sobre modelos gráficos tales como redes bayesianas, campos aleatorios de Markov y . Es ampliamente utilizado en los campos de inteligencia artificial y teoría de la información y ha mostrado cierto éxito experimental en aplicaciones tan diferentes como: , aproximaciones de energía libre, coloreado de grafos y satisfacibilidad booleana. Es posible expresar como un producto de funciones: (es)
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- Algoritmo de propagación de creencias (es)
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