Počet záznamů: 1  

Triangulation Heuristics for BN2O Networks

  1. 1.
    SYSNO ASEP0327312
    Druh ASEPC - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.)
    Zařazení RIVD - Článek ve sborníku
    NázevTriangulation Heuristics for BN2O Networks
    Překlad názvuHeuristiky pro triangulaci sítí typu BN2O
    Tvůrce(i) Savický, Petr (UIVT-O) SAI, RID, ORCID
    Vomlel, Jiří (UTIA-B) RID, ORCID
    Zdroj.dok.Symbolic and Quantitative Approaches to Reasoning with Uncertainty. - Berlin : Springer, 2009 / Sossai C. ; Chemello G. - ISSN 0302-9743 - ISBN 978-3-642-02905-9
    Rozsah strans. 566-577
    Poč.str.12 s.
    AkceECSQARU 2009. European Conference /10./
    Datum konání01.07.2009-03.07. 2009
    Místo konáníVerona
    ZeměIT - Itálie
    Typ akceWRD
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.DE - Německo
    Klíč. slovaBayesian network ; BN2O ; noisy-or ; graphical transformation ; parent divorcing ; tensor rank-one decomposition
    Vědní obor RIVBA - Obecná matematika
    CEP1M0545 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
    1ET100300517 GA AV ČR - Akademie věd
    1M0572 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
    GEICC/08/E010 GA ČR - Grantová agentura ČR
    GA201/09/1891 GA ČR - Grantová agentura ČR
    CEZAV0Z10300504 - UIVT-O (2005-2011)
    AV0Z10750506 - UTIA-B (2005-2011)
    UT WOS000268585700049
    EID SCOPUS69049089935
    DOI10.1007/978-3-642-02906-6_49
    AnotaceA BN2O network is a Bayesian network having the structure of a bipartite graph with all edges directed from one part (the top level) toward the other (the bottom level) and where all conditional probability tables are noisy-or gates. In order to perform efficient inference, graphical transformations of these networks are performed. The complexity of inference is proportional to the total table size of tables corresponding to the cliques of the triangulated graph. Therefore in order to get efficient inference it is desirable to have small cliques in the triangulated graph. We analyze existing heuristic triangulation methods applicable to BN2O networks after transformations using parent divorcing and tensor rank-one decomposition and suggest several modifications. Both theoretical and experimental results confirm that tensor rank-one decomposition yields better results than parent divorcing in randomly generated BN2O networks that we tested.
    PracovištěÚstav informatiky
    KontaktTereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800
    Rok sběru2010
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.