Propagación exacta y aproximada mediante árboles de probabilidad en redes causales

• Andrés Cano ^[1] ; Serafín Moral ^[1]
  1. [1] Universidad de Granada

     Universidad de Granada

     Granada, España

     
• Localización: CAEPIA'97: actas / coord. por Asociación Española de Inteligencia Artificial, Vicente J. Botti Navarro, 1997, ISBN 84-8498-765-5, págs. 635-644
• Idioma: español
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• Resumen

  • Recientemente ha sido propuestos diferentes métodos para aprovechar las independencias asimétricas de una red causal en una inferencia más eficiente. Uno de estos métodos hace uso de árboles de probabilidad. En este trabajo se propone trabajar directamente con los árboles de probabilidad asociados a cada potencial describiendo cómo se pueden implementar los algoritmos de propagación en estructuras gráficas usando árboles en lugar de matrices para representar las probabilidades condicionadas. Esto permite además el diseño de algoritmos aproximados, en los que el tamaño de un potencial tiene un límite fijado de antemano.