Počet záznamů: 1  

A geometric view on learning Bayesian network structures

  1. 1.
    SYSNO ASEP0342804
    Druh ASEPJ - Článek v odborném periodiku
    Zařazení RIVJ - Článek v odborném periodiku
    Poddruh JČlánek ve WOS
    NázevA geometric view on learning Bayesian network structures
    Tvůrce(i) Studený, Milan (UTIA-B) RID, ORCID
    Vomlel, Jiří (UTIA-B) RID, ORCID
    Hemmecke, R. (DE)
    Zdroj.dok.International Journal of Approximate Reasoning. - : Elsevier - ISSN 0888-613X
    Roč. 51, č. 5 (2010), s. 578-586
    Poč.str.14 s.
    AkcePGM 2008
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.US - Spojené státy americké
    Klíč. slovalearning Bayesian networks ; standard imset ; inclusion neighborhood ; geometric neighborhood ; GES algorithm
    Vědní obor RIVBA - Obecná matematika
    CEPIAA100750603 GA AV ČR - Akademie věd
    1M0572 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
    GA201/08/0539 GA ČR - Grantová agentura ČR
    CEZAV0Z10750506 - UTIA-B (2005-2011)
    UT WOS000278692300009
    EID SCOPUS77955230142
    DOI10.1016/j.ijar.2010.01.014
    AnotaceBasic idea of an algebraic approach to learning Bayesian network (BN) structures is to represent every BN structure by a certain (uniquely determined) vector, called a standard imset. The main result of the paper is that the set of standard imsets is the set of vertices of a certain polytope. Motivated by the geometric view, we introduce the concept of the geometric neighborhood for standard imsets, and, consequently, for BN structures. Then we show that it always includes the inclusion neighborhood}, which was introduced earlier in connection with the GES algorithm. The third result is that the global optimum of an affine function over the polytope coincides with the local optimum relative to the geometric neighborhood. The geometric neighborhood in the case of three variables is described and shown to differ from the inclusion neighborhood. This leads to a simple example of the failure of the GES algorithm if data are not ``generated" from a perfectly Markovian distribution.
    PracovištěÚstav teorie informace a automatizace
    KontaktMarkéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
    Rok sběru2011
Počet záznamů: 1  

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