인공 신경망과 베이지안 네트워크의 차이점

저는 인턴십 프로젝트에 참여한 학생으로, 이산 부모 변수의 주어진 집합에서 가능한 결과를 예측하기 위해 베이지안 네트워크를 사용하고 있습니다. 이제 인공 신경망을 사용하여 베이지안 네트워크와 인공 신경 네트워크의 유사점과 차이점을 도와 주실 수 있습니까? 마이그레이션을 진행하는 방법에 대한 제안이 도움이 될 것입니다.인공 신경망과 베이지안 네트워크의 차이점

감사

출처

2010-08-18 andy

유사성

는 모두 사용 그래프를 지시했다. 정점과 가장자리가 네트워크 구조 자체를 meaning- 한 베이지안 네트워크에서

차이

당신에게 변수 사이의 조건 의존성에 대한 유용한 정보를 제공합니다. 뉴럴 네트워크에서는 네트워크 구조가 아무 것도 말해주지 않습니다.

출처

2010-08-18 16:14:03

대단한 답변입니다. 내 이해를 돕기 위해 의사 결정자 역할을 할 수 있다고 말하면 좋겠지 만 베이 즈안 네트워크가 하드 와이어 된 경우 신경 네트워크를 프로그래밍 할 수 있으며 결과적으로 신경 네트워크를 다음과 같이 기능하도록 만들 수 있습니다. 베이지안 네트워크? – Charlie

@Charlie 베이지안 네트워크는 확률 분포를 인코딩합니다. 뉴럴 네트워크 (효과적으로)는 일련의 입력 값과 일련의 출력 값 사이의 매핑을 인코딩합니다. 그래서 그들은 근본적으로 다릅니다. 물론 당신은 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. 나는 베이지안 네트워크가 "하드 와이어드 (hardwired)"라는 것에 동의하지 않는다. 주어진 네트워크는 훈련 된 신경망이 "하드 와이어드 (hardwired)"라는 것과 동일한 의미로 "하드 와이어드 (hardwired)"되어있다. 두 도구 중 하나를 사용하여 데이터를 저장할 수 있습니다. –

인공 신경망과 베이지안 네트워크의 차이점

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