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) は、隣接する時間ステップにわたって変数を相互に関連付けるベイジアンネットワーク(BN) です。

歴史

動的ベイジアンネットワーク (DBN) は、T 時点の任意の時点で、変数の値が内部回帰変数と直前の値 (時刻 T-1) から計算できることから、「2 タイムスライス」BN (2TBN) と呼ばれることがよくあります。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ポールダガムによって開発されました。^[1]^{[2]ダガムは、}カルマンフィルター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関係モデルを統合および拡張して、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と推論メカニズムを作成するためにDBNを開発しました。^[3]^[4]

現在、DBNはロボット工学では一般的であり、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、タンパク質配列決定、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を一般化したものです。^[5]

DBNは概念的には確率的ブールネットワーク^[6]に関連しており、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。

参照

参考文献

^ Paul Dagum、Adam Galper、Eric Horvitz (1992)。「予測のための動的ネットワークモデル」(PDF)。人工知能における不確実性に関する第 8 回会議議事録。AUAI プレス: 41–48。
^ Paul Dagum; Adam Galper; Eric Horvitz ; Adam Seiver (1995). 「不確実な推論と予測」. International Journal of Forecasting . 11 (1): 73–87. doi : 10.1016/0169-2070(94)02009-e .
^ Paul Dagum、Adam Galper、Eric Horvitz (1991 年 6 月)。「時間的確率論的推論: 予測のための動的ネットワークモデル」(PDF)。知識システム研究所。スタンフォード大学医療情報科学部門。
^ Paul Dagum、Adam Galper、Eric Horvitz (1993)。「動的ネットワークモデルによる睡眠時無呼吸の予測」。人工知能における不確実性に関する第 9 回会議議事録。AUAI プレス: 64–71。
^ スチュアート・ラッセル、ピーター・ノーヴィグ（2010年）。人工知能：現代的アプローチ（ PDF ）（第3版）。プレンティス・ホール。p.566。ISBN 978-0136042594. 2014年10月20日にオリジナル（PDF）からアーカイブ。2014年10月22日に取得。動的ベイジアンネットワーク（隠れマルコフモデルとカルマンフィルタを特別なケースとして含む）
^ Harri Lähdesmäki、Sampsa Hautaniemi、Ilya Shmulevich、Olli Yli - Harja (2006)。「遺伝子制御ネットワークのモデルとしての確率的ブールネットワークと動的ベイジアンネットワークの関係」。シグナル処理。86 ( 4): 814–834。doi : 10.1016 /j.sigpro.2005.06.008。PMC 1847796。PMID 17415411。

さらに読む

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」。シーケンスとデータ構造の適応処理。コンピュータサイエンスの講義ノート。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：概要」。IEEE Access. doi : 10.1109/ACCESS.2021.3105520。 {{cite journal}}:ジャーナルを引用するには|journal=(ヘルプ)が必要です

ソフトウェア

GitHubの bnt : Matlab 用の Bayes Net Toolbox、Kevin Murphy 著、( GPL ライセンスでリリース)
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) を使用して統計モデルを迅速にプロトタイプ化するための、オープンソースで公開されているツールキットです。GMTK は、音声および言語処理、バイオインフォマティクス、アクティビティ認識、およびあらゆる時系列アプリケーションのアプリケーションや研究に使用できます。
DBmcmc : Matlab 用の MCMC による動的ベイジアンネットワークの推論 (無料ソフトウェア)
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 ライセンスでリリース)
libDAI: 離散グラフィカルモデル用のさまざまな (近似) 推論方法の実装を提供する C++ ライブラリ。離散マルコフランダムフィールドやベイジアンネットワークなどの離散変数を持つ任意の因子グラフをサポートします ( FreeBSD ライセンスの下でリリース)
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を含むさまざまなタイプの PGM 用の C++ ライブラリ (Python バインディング付き) (GPLv3 でリリース)
FALCON: 生物学的定量データを用いた調節ネットワークの DBN モデルのコンテキスト化のための 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さまざまな正規化スキームを含む (GPLv3 でリリース)

[1] Paul Dagum、Adam Galper、Eric Horvitz (1992)。「予測のための動的ネットワークモデル」(PDF)。人工知能における不確実性に関する第 8 回会議議事録。AUAI プレス: 41–48。

[2] Paul Dagum; Adam Galper; Eric Horvitz ; Adam Seiver (1995). 「不確実な推論と予測」. International Journal of Forecasting . 11 (1): 73–87. doi : 10.1016/0169-2070(94)02009-e .

[3] Paul Dagum、Adam Galper、Eric Horvitz (1991 年 6 月)。「時間的確率論的推論: 予測のための動的ネットワークモデル」(PDF)。知識システム研究所。スタンフォード大学医療情報科学部門。

[4] Paul Dagum、Adam Galper、Eric Horvitz (1993)。「動的ネットワークモデルによる睡眠時無呼吸の予測」。人工知能における不確実性に関する第 9 回会議議事録。AUAI プレス: 64–71。

[5] スチュアート・ラッセル、ピーター・ノーヴィグ（2010年）。人工知能：現代的アプローチ（ PDF ）（第3版）。プレンティス・ホール。p.566。ISBN 978-0136042594. 2014年10月20日にオリジナル（PDF）からアーカイブ。2014年10月22日に取得。動的ベイジアンネットワーク（隠れマルコフモデルとカルマンフィルタを特別なケースとして含む）

[6] ^ Harri Lähdesmäki、Sampsa Hautaniemi、Ilya Shmulevich、Olli Yli - Harja (2006)。「遺伝子制御ネットワークのモデルとしての確率的ブールネットワークと動的ベイジアンネットワークの関係」。シグナル処理。86 ( 4): 814–834。doi : 10.1016 /j.sigpro.2005.06.008。PMC 1847796。PMID 17415411。