قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
Factorisation de probabilités
Décomposition d'une distribution de probabilité jointe en produit de facteurs locaux exploitant les indépendances conditionnelles du réseau bayésien pour optimiser les calculs.
Graphe de facteurs
Représentation bipartite d'un modèle probabiliste où nœuds variables et nœuds facteurs sont connectés pour visualiser la structure de factorisation et faciliter les algorithmes d'inférence.
Arbre de jonction
Structure de graphe transformée à partir d'un réseau bayésien éliminant les cycles, permettant une propagation exacte et efficace des probabilités via des cliques interconnectées.
Algorithme de somme-produit
Méthode de calcul itératif combinant des opérations de sommation et de multiplication pour propager les probabilités à travers un graphe de facteurs et calculer les marginales.
Graphe de cliques
Représentation compacte où chaque nœud correspond à une clique maximale du graphe triangulé, optimisant la structure pour l'inférence exacte dans les réseaux bayésiens.
Séparateurs
Ensemble de variables partagées entre deux cliques adjacentes dans un arbre de jonction, assurant la cohérence des probabilités lors de la propagation des messages.
Tables de facteurs
Représentations tabulaires des distributions de probabilité conditionnelles ou potentielles, stockant les valeurs numériques pour chaque configuration des variables concernées.
Distribution de probabilité factorisée
Expression d'une distribution jointe comme produit de distributions conditionnelles locales, exploitant la structure d'indépendance pour réduire la complexité computationnelle.
Graphe orienté acyclique
Structure de base d'un réseau bayésien représentant les relations causales sans cycles, où chaque nœud conditionne uniquement ses descendants directs.
Potentiel de facteur
Fonction non normalisée associée à un sous-ensemble de variables dans un graphe de facteurs, quantifiant les interactions locales avant la normalisation globale.
Décomposition en facteurs premiers
Factorisation optimale d'une distribution de probabilité en facteurs irréductibles ne pouvant être davantage décomposés tout en préservant l'information probabiliste.
Théorème de Hammersley-Clifford
Résultat théorique établissant l'équivalence entre les indépendances conditionnelles dans un graphe non orienté et la factorisation de la distribution en potentiels de cliques.
Évidence virtuelle
Technode de factorisation incorporant des informations probabilistes partielles comme facteurs multiplicatifs dans le réseau, généralisant les observations binaires classiques.
Complexité de largeur d'arbre
Mesure déterminant l'efficacité computationnelle des algorithmes de factorisation, basée sur la taille maximale des cliques dans la décomposition optimale du graphe.