一般化された確率伝搬法とは? わかりやすく解説

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一般化された確率伝搬法(Generalized belief propagation, GBP)

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/02/25 02:50 UTC 版)

確率伝搬法」の記事における「一般化された確率伝搬法(Generalized belief propagation, GBP)」の解説

確率伝搬法通常の場合因子グラフ上でメッセージ更新するアルゴリズムとして表現されるメッセージ変数ノードとその近傍である因子ノード間、もしくはその逆を含む。 ここで、グラフ上でクラスター間におけるメッセージ考える。これが一般化された確率伝搬法アルゴリズム一つである。そのようなメッセージ伝搬させる際にはまず対象グラフ上におけるクラスター集合定義する必要があるが、それにはいくつかの方法がある。クラスター間でメッセージ交換するというアイデア初めに物理学者である菊池良一導入し、現在では菊池クラスター変分法という名前で知られている。 確率伝搬法精度改良する際のもう一つの手法として、対象の場(メッセージ)の分布レプリカ対称性を破る方法がある。この一般化によってsurvey propagation(SP)と呼ばれる新しい手法導かれており、充足性やグラフ彩色問題などといったNP完全問題に対して非常に効率的に解くことができる。 クラスター変分法survey propagationは、確率伝搬法2つ異なるアプローチによって発展させたアルゴリズムである。

※この「一般化された確率伝搬法(Generalized belief propagation, GBP)」の解説は、「確率伝搬法」の解説の一部です。
「一般化された確率伝搬法(Generalized belief propagation, GBP)」を含む「確率伝搬法」の記事については、「確率伝搬法」の概要を参照ください。

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