Pattern Recognition and Machine Learning

40：karino2：2017/01/11(水) 12:48:02: 8.4はinference。BPとかsum-productやmax-sumなどの話とか。

8.4.1はまずChainのグラフで、一般的な同時確率のパラメーター数が指数関数的に増えるが独立性を考慮に入れると減らせられる、それをメッセージと解釈出来る、という話と、マージナルを求める話。

8.4.2ではChainと同様の効率的な計算は、Treeで行える、という話でtreeの定義とpoly treeの定義がある。

8.4.3はfactor graphという新しいグラフ表現の定義。
BPとかで使うのだろう。

8.4.4はsum-product
ただ結構な長さなので何か私の知らない事も入っているのだろう。あとで読む。

8.4.5はmax-sum。こちらも後半が長いので何か知らない話をしているかも。

8.4.6はtreeでない一般的なグラフに適用出来るjunction treeアルゴリズムの概要が述べられている。あくまで概要だけ。
ここでRIPとか出てくる。これはPGMのコースでやったクラスターグラフの話と似てる気がするがどういう関係か、あとで注意して読む。

8.4.7はLoopy BF。message passingのスケジューリングの話をする。

8.4.8ではグラフ構造の学習の話がちらっと触れられてるが、大変だ、というだけ。

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