شبكة بايزية ديناميكية



الشبكة البايزية الديناميكية (DBN) هي شبكة بايزية (BN) تربط المتغيرات ببعضها البعض عبر خطوات زمنية متجاورة.
تاريخ
تُعرف الشبكة البايزية الديناميكية (DBN) غالبًا باسم "شبكة بايزية ثنائية الشريحة الزمنية" (2TBN)، لأنها تُتيح حساب قيمة أي متغير عند أي لحظة زمنية T، وذلك بالاعتماد على المتغيرات المستقلة الداخلية والقيمة السابقة المباشرة (عند الزمن T-1). وقد طوّر بول داغوم الشبكات البايزية الديناميكية في أوائل التسعينيات في قسم المعلوماتية الطبية بجامعة ستانفورد . [ 1 ] [ 2 ] وقد طوّر داغوم هذه الشبكات لتوحيد وتوسيع نماذج فضاء الحالة الخطية التقليدية ، مثل مرشحات كالمان ، ونماذج التنبؤ الخطية والطبيعية، مثل نماذج ARMA ، ونماذج التبعية البسيطة، مثل نماذج ماركوف المخفية، وذلك من خلال آلية تمثيل واستدلال احتمالية عامة للمجالات الزمنية غير الخطية وغير الطبيعية. [ 3 ] [ 4 ]
أصبحت الشبكات العميقة (DBNs) شائعة الاستخدام في مجال الروبوتات اليوم ، وقد أظهرت إمكانات كبيرة في تطبيقات استخراج البيانات المتنوعة . على سبيل المثال، استُخدمت في التعرف على الكلام ، والأدلة الجنائية الرقمية ، وتسلسل البروتينات ، والمعلوماتية الحيوية . تُعدّ الشبكات العميقة تعميمًا لنماذج ماركوف المخفية ومرشحات كالمان . [ 5 ]
ترتبط الشبكات المنطقية الاحتمالية من الناحية المفاهيمية بالشبكات المنطقية الاحتمالية [ 6 ] ويمكن استخدامها بالمثل لنمذجة الأنظمة الديناميكية في حالة الاستقرار.
انظر أيضاً
مراجع
- ↑ بول داغوم ؛ آدم غالبر ؛ إريك هورفيتز (1992). "نماذج الشبكات الديناميكية للتنبؤ" (ملف PDF) . وقائع المؤتمر الثامن حول عدم اليقين في الذكاء الاصطناعي . مطبعة الاتحاد الأفريقي للذكاء الاصطناعي: 41-48 .
- ↑ بول داغوم ؛ آدم غالبر ؛ إريك هورفيتز ؛ آدم سيفر (1995). "الاستدلال والتنبؤ في ظل عدم اليقين" . المجلة الدولية للتنبؤ . 11 (1): 73-87 . doi : 10.1016/0169-2070(94)02009-e .
- ↑ بول داغوم ؛ آدم غالبر ؛ إريك هورفيتز (يونيو 1991). "الاستدلال الاحتمالي الزمني: نماذج الشبكات الديناميكية للتنبؤ" (ملف PDF) . مختبر أنظمة المعرفة. قسم المعلوماتية الطبية، جامعة ستانفورد . مؤرشف من الأصل في 7 سبتمبر 2015.
- ↑ بول داغوم ؛ آدم غالبر ؛ إريك هورفيتز (1993). "التنبؤ بانقطاع النفس النومي باستخدام نماذج الشبكات الديناميكية" . وقائع المؤتمر التاسع حول عدم اليقين في الذكاء الاصطناعي . مطبعة الاتحاد الأفريقي للذكاء الاصطناعي: 64-71 . مؤرشف من الأصل بتاريخ 11 سبتمبر 2015.
- ↑ ستيوارت راسل ؛ بيتر نورفيج (2010). الذكاء الاصطناعي: منهج حديث (ملف PDF) ( الطبعة الثالثة). برنتيس هول . ص 566. ISBN 978-0136042594أُرشف من النسخة الأصلية (PDF) بتاريخ 20 أكتوبر 2014. تم الاطلاع عليه بتاريخ 22 أكتوبر 2014.
الشبكات البايزية الديناميكية (التي تشمل نماذج ماركوف المخفية ومرشحات كالمان كحالات خاصة).
- ↑ هاري لاهديسماكي ؛ سامبسا هوتانييمي ؛ إيليا شموليفيتش ؛ أولي يلي-هارجا (2006). "العلاقات بين الشبكات البولية الاحتمالية والشبكات البايزية الديناميكية كنماذج لشبكات تنظيم الجينات" . معالجة الإشارات . 86 (4): 814-834 . doi : 10.1016/j.sigpro.2005.06.008 . PMC 1847796. PMID 17415411 .
للمزيد من القراءة
- مورفي، كيفن (2002). الشبكات البايزية الديناميكية: التمثيل والاستدلال والتعلم . جامعة كاليفورنيا في بيركلي، قسم علوم الحاسوب.
- غراماني، زوبين (1998). "تعلم الشبكات البايزية الديناميكية". المعالجة التكيفية للتسلسلات وهياكل البيانات . سلسلة محاضرات في علوم الحاسوب. المجلد 1387. الصفحات 168-197 . CiteSeerX 10.1.1.56.7874 . doi : 10.1007/BFb0053999 . ISBN 978-3-540-64341-8.
- فريدمان، ن.؛ مورفي، ك.؛ راسل، س. (1998). تعلم بنية الشبكات الاحتمالية الديناميكية . UAI'98. مورغان كوفمان. ص 139-147 . CiteSeerX 10.1.1.75.2969 .
- شيغيهارا، ب.؛ دي أندرادي لوبيز ، أ.؛ ماوريسيو، د. (2021). "نمذجة الشبكات البايزية الديناميكية، والتعلم، والاستدلال: دراسة استقصائية" . IEEE Access . 9. doi : 10.1109/ACCESS.2021.3105520 .
برمجة
- bnt على GitHub : مجموعة أدوات شبكة بايز لبرنامج Matlab، من تأليف كيفن مورفي، (تم إصدارها بموجب ترخيص GPL )
- مجموعة أدوات النماذج الرسومية (GMTK): مجموعة أدوات مفتوحة المصدر ومتاحة للجميع، تُستخدم لإنشاء نماذج إحصائية أولية بسرعة باستخدام النماذج الرسومية الديناميكية (DGMs) وشبكات بايز الديناميكية (DBNs). يمكن استخدام GMTK في التطبيقات والأبحاث في مجالات معالجة الكلام واللغة، والمعلوماتية الحيوية، والتعرف على الأنشطة، وأي تطبيق لسلاسل البيانات الزمنية.
- "DBmcmc" . مؤرشف من الأصل بتاريخ 2012-04-15. : استنتاج الشبكات البايزية الديناميكية باستخدام MCMC، لبرنامج Matlab (برنامج مجاني)
- مجموعة أدوات GlobalMIT Matlab على Google Code : نمذجة شبكة تنظيم الجينات من خلال التحسين العالمي للشبكة البايزية الديناميكية (مرخصة بموجب رخصة GPL )
- libDAI : مكتبة C++ توفر تطبيقات لأساليب الاستدلال المختلفة (التقريبية) للنماذج الرسومية المنفصلة؛ تدعم الرسوم البيانية العاملية العشوائية ذات المتغيرات المنفصلة، بما في ذلك حقول ماركوف العشوائية المنفصلة والشبكات البايزية (تم إصدارها بموجب ترخيص FreeBSD )
- aGrUM : مكتبة C++ (مع روابط Python) لأنواع مختلفة من PGMs بما في ذلك الشبكات البايزية والشبكات البايزية الديناميكية (تم إصدارها بموجب GPLv3)
- FALCON : مجموعة أدوات Matlab لوضع نماذج DBNs للشبكات التنظيمية في سياق البيانات الكمية البيولوجية، بما في ذلك مخططات تنظيمية مختلفة لنمذجة المعرفة البيولوجية المسبقة (تم إصدارها بموجب رخصة GPLv3).
- الشبكات البايزية
- إحصائيات مختصرة
