Pattern Recognition and Machine Learning

48：karino2：2017/01/11(水) 18:51:08: ここまでで全アルゴリズムの説明が終わったが、全体の手続きをp407の第一パラグラフで再度まとめている。

次のパラグラフではちゃんと全ノードが次に進むのに必要なメッセージを確実に得るという証明を帰納法で軽くやってる。

その次は一ランダム変数だけじゃなくて全ランダム変数のマージナルも一往復で全部計算出来る、という話をしている。

次に単一のランダム変数じゃなくて、複数のランダム変数を持つファクターの周辺確率を計算してる（8.72）
結論としては回りのランダム変数のノードからのメッセージと自身のf_sの積となる。
これはBP知ってる身からすれば単なるBelief そのものなので見慣れた話。

新着レスの表示

※書き込む際の注意事項はこちら

※画像アップローダーはこちら

（画像を表示できるのは「画像リンクのサムネイル表示」がオンの掲示板に限ります）

掲示板管理者へ連絡無料レンタル掲示板