In this paper, we propose a novel e

In this paper, we propose a novel exact algorithm for structure discovery in Bayesian networks
of a moderate size (say, 25 variables or less). In fact, we consider two versions of the algorithm: one
for computing posterior probabilities of structural features; another for finding an optimal structure.
We also present a rigorous complexity analysis of the algorithm. This work is motivated by three
serial observations summarized below.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในเอกสารนี้ เราเสนอขั้นตอนวิธีแน่นอนที่นวนิยายสำหรับการค้นพบโครงสร้างในทฤษฎีเครือข่ายขนาดปานกลาง (พูด ตัวแปร 25 หรือน้อยกว่า) ในความเป็นจริง เราพิจารณารุ่นอัลกอริทึมสอง: หนึ่งสำหรับกิจกรรมหลังของโครงสร้าง การใช้งาน อื่นในการค้นหาโครงสร้างเหมาะสมนอกจากนี้เรายังมีการวิเคราะห์อย่างเข้มงวดความซับซ้อนของอัลกอริทึมการ งานนี้เป็นแรงจูงใจ โดยสามสังเกตประจำสรุปด้านล่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในบทความนี้เรานำเสนอขั้นตอนวิธีการที่แน่นอนนวนิยายสำหรับการค้นพบโครงสร้างเครือข่ายแบบเบย์ที่มีขนาดปานกลาง (พูด, 25 ตัวแปรหรือน้อยกว่า) ในความเป็นจริงเราจะพิจารณาทั้งสองรุ่นของขั้นตอนวิธีหนึ่งสำหรับการคำนวณความน่าจะเป็นหลังของลักษณะโครงสร้าง; อีกส่วนหนึ่งสำหรับการหาโครงสร้างที่ดีที่สุด. นอกจากนี้เรายังนำเสนอการวิเคราะห์ความซับซ้อนอย่างเข้มงวดของขั้นตอนวิธี งานนี้เป็นแรงบันดาลใจโดยสามข้อสังเกตอนุกรมสรุปได้ดังนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในกระดาษนี้เราเสนอแน่นอนขั้นตอนวิธีใหม่สำหรับการค้นพบในโครงสร้างแบบเครือข่าย
มีขนาดปานกลาง ( พูด , 25 ตัวแปร หรือน้อยกว่า ) ในความเป็นจริง เราพิจารณาสองรุ่นของขั้นตอนวิธี :
สำหรับการคำนวณความน่าจะเป็นของโครงสร้างและคุณสมบัติ อื่นหาโครงสร้างที่เหมาะสม ปัจจุบัน
เรายังเคร่งครัดการวิเคราะห์ความซับซ้อนของขั้นตอนวิธีงานนี้เป็นแรงบันดาลใจจากสาม
อนุกรมการสังเกตสรุปด้านล่าง