4概率图模型:Template Modles
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本章总结几个模板模型:动态贝叶斯、隐马尔科夫和Plate模型
1 OverView of Template Models
为了达到不用每一都对问题建立模型,而是每次都对某一类问题有一个统一的模型进行处理,而提出了模板模型。模板模型(template model)编码了具有重复结构和共享参数的模型。从而使图模型的描述方式更加的紧凑,可以应用于无限大的贝叶斯网络。主要包括模板变量(Template variables)和语言(language)。
模板变量(Template variables)是图模型中多次被实例化的变量;模版模型语言(language)描述了模版变量如何从模版中继承依赖关系。典型的Template Models可以分为两类:
1)时序过程上的重复(Temporal Models): 动态贝叶斯模型(DBN)、隐马尔科夫模型(HMM)
2)对象关系上的重复(Plate Models): 有向或无向
2 DBNs 动态贝叶斯网络(时序模型)
对于一个贝叶斯网络,可能在下一时刻,模型中的variables不仅仅依赖于当前时刻的其他variables,还可能依赖于上一个时刻的variables,整个模型内variables的变化是动态的,因此要将时间这一个因素考虑进去,并且当前时刻的variables中的values,会被下一个时刻的values所替代,因此整个variables没有变化,变化的是里面的values,这也是一种Template Model。
2.1 轨迹(Trajectory)
表示的是在时间点 t 时,系统的状态变量(Template variables)集 X 。
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