我正在寻找用CUDA实现的计算量大的任务,并想知道是否可能应用神经网络或贝叶斯网络。但这不是我的问题,而是两种网络类型之间的关系。他们似乎非常相关,尤其是如果你看看具有学习能力的贝叶斯网络(维基百科上的文章提到)。乍一看,贝叶斯网络看起来有点像特定类型的神经网络。任何人都可以总结他们的关系,如果有任何联系超出了明显的相似性?贝叶斯和神经网络之间的关系是什么?
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回答
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贝叶斯网络表示变量之间的独立性(和依赖性)关系。因此,链接代表概率意义上的条件关系。一般来说,神经网络没有这种直接的解释,事实上,大多数神经网络的中间节点都是被发现的特征,而不是与它们本身相关联的任何谓词。
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确实如此。我将贝叶斯网络看作是大规模应用贝叶斯定理的神经网络,但我不记得细节。我知道你在哪里可以找到他们,我推荐this这本书。
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它is reported贝叶斯网络更能抵抗某些神经网络中出现的“过度训练”。换句话说,一些神经网络对于训练中使用的观察测量值变得如此“训练”,以至于它们对于一般情况是无用的。
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应迁移到http://stats.stackexchange.com/questions – 2014-07-15 12:42:39
http://stats.stackexchange.com/questions/94511/difference-between-bayes-network-neural-network-petri-nets-and-决策树 – 2014-07-15 12:46:09