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J-GLOBAL ID：201802210109132040   整理番号：18A0519679

Bayesネットワークのための並列サンプリング法【Powered by NICT】

A Parallel Sampling Method for Bayesian Networks

著者 (2件)： Kobari Yoshiki ,  Kimura Masaomi
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISCSIC  ページ： 113-117  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,Bayes信念ネットワーク(BN)の確率を推定する方法を述べた。BNはランダム変数を示すノードを持ち,グラフとしてノード間の因果関係を示した。事後確率を計算し,不確実な複数の事象を推定した。BNにおける確率を推定するための方法の一つとして確率的サンプリングである。法は時間がBNは大きくなり,より複雑になるとして計算するとして知られている。そこで本論文では,BN上での並列サンプリング法を提案した。BNは効率的に分割並列にサンプルを生成する必要があるので,コミュニティ検出を用いた。ノード間の相互依存性を持つ,ノード数は少なくともコミュニティ検出を使用することである。添加では,試料生成,相互依存性を持つとしてパイプライン処理は,既存のそれらによる待ち時間を減少させる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： パイプライン処理 ,  不確実性 ,  因果律 ,  待ち時間 ,  グラフ ,  *事後確率
準シソーラス用語： 相互依存性 ,  コミュニティ検出 ,  ランダム変数 ,  *信念ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： Bayesネットワーク ,  サンプリング