動的ベイジアンネットワーク

動的ベイジアンネットワーク（DBN）とは、隣接する時間ステップ間で変数同士の関係性を表すベイジアンネットワーク（BN）のことである。

動的ベイジアンネットワーク (DBN) は、任意の時点 T において、変数の値が内部回帰変数と直前の値 (時点 T-1) から計算できることを示しているため、「2 タイムスライス」BN (2TBN) と呼ばれることが多い。DBN は、1990 年代初頭にスタンフォード大学の医療情報学部門でPaul Dagumによって開発された。 ^{[ 1 ] [ 2 ]} Dagum は、カルマンフィルタなどの従来の線形状態空間モデル、 ARMAなどの線形および正規予測モデル、隠れマルコフモデルなどの単純な依存モデルを、任意の非線形および非正規の時間依存ドメインに対する一般的な確率的表現および推論メカニズムに統合および拡張するために DBN を開発した。^{[ 3 ] [ 4 ]}

今日、DBNはロボット工学で一般的であり、幅広いデータマイニングアプリケーションの可能性を示しています。たとえば、音声認識、デジタルフォレンジック、タンパク質シーケンス、バイオインフォマティクスで使用されています。DBNは隠れマルコフモデルとカルマンフィルタの一般化です。^{[ 5 ]}

^{DBNは概念的には確率的ブールネットワーク[ 6 ]}と関連しており、同様に定常状態の動的システムをモデル化するために使用できます。

• 再帰的ベイズ推定
• 確率論理ネットワーク
• 一般化フィルタリング

• マーフィー、ケビン（2002）。動的ベイジアンネットワーク：表現、推論、学習。カリフォルニア大学バークレー校、コンピュータサイエンス部門。
• Ghahramani, Zoubin (1998). 「動的ベイジアンネットワークの学習」.適応的シーケンスおよびデータ構造処理. コンピュータサイエンス講義ノート. 第 1387巻. pp. 168–197 . CiteSeerX 10.1.1.56.7874 . doi : 10.1007/BFb0053999 . ISBN   978-3-540-64341-8。
• Friedman, N.; Murphy, K.; Russell, S. (1998).動的確率ネットワークの構造の学習. UAI'98. Morgan Kaufmann. pp. 139–147 . CiteSeerX 10.1.1.75.2969 .  
• Shiguihara, P.; De Andrade Lopes, A.; Mauricio, D. (2021). "動的ベイジアンネットワークのモデリング、学習、推論：概説" . IEEE Access . 9 . doi : 10.1109/ACCESS.2021.3105520 .

• bnt on GitHub : Kevin Murphy 氏による Matlab 用 Bayes Net Toolbox ( GPL ライセンスで公開)
• グラフィカルモデルツールキット（GMTK）：動的グラフィカルモデル（DGM）と動的ベイジアンネットワーク（DBN）を用いて統計モデルを迅速にプロトタイプ作成するための、オープンソースで一般公開されているツールキットです。GMTKは、音声・言語処理、バイオインフォマティクス、活動認識、およびあらゆる時系列アプリケーションにおける応用や研究に利用できます。
• 「DBmcmc」。 2012年4月15日にオリジナルからアーカイブされました。 : MCMCを用いた動的ベイジアンネットワークの推論（Matlab用、フリーソフトウェア）
• Google CodeのGlobalMIT Matlab ツールボックス：動的ベイジアンネットワークのグローバル最適化による遺伝子制御ネットワークのモデリング（GPL ライセンスで公開）
• libDAI：離散グラフモデルに対する様々な（近似）推論手法の実装を提供するC++ライブラリ。離散マルコフ確率場やベイジアンネットワークなど、離散変数を持つ任意のファクターグラフをサポートします（FreeBSDライセンスでリリース）。
• aGrUM：ベイジアンネットワークや動的ベイジアンネットワークなど、さまざまな種類のPGM（確率的グループモデル）に対応したC++ライブラリ（Pythonバインディング付き）（GPLv3ライセンスでリリース）
• FALCON：生物学的定量データを用いて制御ネットワークのDBNモデルを文脈化するためのMatlabツールボックス。事前の生物学的知識をモデル化するための様々な正則化スキームを含む（GPLv3ライセンスでリリース）。