確率伝搬法
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確率伝搬法 (かくりつでんぱんほう、英: belief propagation) あるいはSum-productメッセージ伝達法 (英: sum-product message passing) とは、ベイジアンネットワークやマルコフ確率場などのグラフィカルモデル上で作用する、メッセージ伝達のアルゴリズムである。このアルゴリズムは、既に観測されているノードの状態を基に、観測されていないノードの周辺分布をそれぞれ計算する。確率伝搬法は主に人工知能や情報理論の分野で広く用いられており、低密度パリティ検査符号、ターボ符号、自由エネルギー近似、充足可能性問題を含む、数多くの応用の成功が経験的に確かめられている。
- 1 確率伝搬法とは
- 2 確率伝搬法の概要
確率伝播法
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/04/02 00:52 UTC 版)
タンパク質設計のための確率伝播法（belief propagation）では、アルゴリズムは、各残基が近隣する残基の各回転異性体の確率について持っている確率を記述したメッセージを交換する。このアルゴリズムは、反復ごとにメッセージを更新し、収束するまで、または一定の反復回数まで反復する。タンパク質設計において収束は保証されていない。ある残基 i が隣接残基 j のすべての回転異性体 (rj に送るメッセージ mi→ j(rj は次のように定義される。 m i → j ( r j ) = max r i ( e − E i ( r i ) − E i j ( r i , r j ) T ) ∏ k ∈ N ( i ) ∖ j m k → i ( r i ) {\displaystyle m_{i\to j}(r_{j})=\max _{r_{i}}{\Big (}e^{\frac {-E_{i}(r_{i})-E_{ij}(r_{i},r_{j})}{T}}{\Big )}\prod _{k\in N(i)\backslash j}m_{k\to i(r_{i})}} max-productとsum-productの両方の確率伝播が、タンパク質設計の最適化に使用されている。
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