AI 詞彙表
人工智能完整詞典
因子图
一种二分图表示法，用于建模函数的因子分解，使用变量节点和因子节点来表示概率依赖关系。
变量节点
因子图中表示模型随机变量的节点，仅与该变量出现的因子节点相连。
因子节点
因子图中的功能性节点，表示一个因子或势函数，定义了随机变量子集之间的相互作用。
和积算法
在树状因子图上进行精确推断的算法，使用基于求和与乘积的消息传递来计算精确的边际分布。
最大积算法
和积算法的变体，将求和替换为取最大值，用于在图模型中寻找变量的最大后验概率（MAP）配置。
置信传播
概率推断过程，通过相邻节点之间的消息传递，在整个网络中传播信念（边际分布）。
因子函数
定义在变量子集上的非负函数，用于量化这些变量特定配置之间的兼容性或亲和度。
联合分布
模型所有变量上的概率分布，在因子图表示中分解为因子的乘积。
Marginalization
Opération mathématique consistant à sommer sur certaines variables pour obtenir la distribution marginale des variables restantes dans le modèle probabiliste.
Message Schedule
Séquence ordonnée définissant l'ordre et le moment de passage des messages entre nœuds dans un factor graph, crucial pour la convergence de l'algorithme.
Tree-Structured Graph
Factor graph sans cycles où les algorithmes de passage de messages produisent des résultats exacts en une seule passe (depuis les feuilles vers la racine et retour).
Factorization
Décomposition d'une distribution de probabilité complexe en produit de facteurs plus simples exploitant les indépendances conditionnelles du modèle.
Inference
Processus de calcul des distributions de probabilité postérieures ou de configurations optimales des variables non observées étant donné les observations et le modèle.
Probabilistic Graphical Model
Framework unifié utilisant des graphes pour représenter les dépendances conditionnelles entre variables aléatoires, incluant les réseaux bayésiens et les champs de Markov.
Factor Graph Representation
Formalisme unifié permettant de représenter aussi bien les réseaux bayésiens dirigés que les champs de Markov non-dirigés dans une structure bipartite commune.
Variable Elimination
Algorithme d'inférence exact éliminant séquentiellement variables par variables en créant de nouveaux facteurs, équivalent au passage de messages sur les factor graphs.