Динамічна баєсова мережа
З Вікіпедії, безкоштовно encyclopedia
Динамі́чна ба́єсова мере́жа (ДБМ, англ. Dynamic Bayesian Network, DBN) — це баєсова мережа, що співвідносить змінні між собою через суміжні проміжки часу. Її також часто називають двочасовою БМ (2ЧБМ, англ. Two-Timeslice BN, 2TBN), оскільки вона каже, що значення змінної на будь-який момент часу T може бути обчислено із внутрішніх регресорів та безпосередньо попереднього значення (на момент часу T-1). ДБМ було розроблено Полом Деґамом на початку 1990-х років, коли він вів фінансовані двома грантами Національного наукового фонду дослідження на Відділенні медичної інформатики Стенфордського університету.[1][2] Деґам розробив ДБМ, щоби уніфікувати та розширити традиційні лінійні станово-просторові моделі, такі як фільтри Калмана, лінійні та нормальні прогностичні моделі, такі як ARMA, і прості залежнісні моделі, такі як приховані марковські моделі, до загального ймовірнісного представлення та механізму отримання висновків для довільних нелінійних та не нормальних залежних від часу областей.[3][4]
Нині ДБМ є поширеними в робототехніці, та продемонстрували потенціал для широкого спектра застосунків для добування даних. Наприклад, вони використовувалися у розпізнаванні мовлення, цифровій експертизі[en], секвенуванні білків та біоінформатиці. ДБМ є узагальненням прихованих марковських моделей та фільтрів Калмана.[5]