Bayesian methodsBayesian / computational
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、一連の確率変数が離散的な時間ステップを越えてどのように進化するかを表現することで、標準的なベイジアンネットワークを時間軸に拡張したものです。これは、各時点における変数間の条件付き独立構造と、連続する時間スライス間の確率的依存性の両方を捉え、不確実性下での時間的プロセスについて原理に基づいた推論を可能にします。
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出典
- Dean, T. & Kanazawa, K. (1989). A model for reasoning about persistence and causation. Computational Intelligence, 5(3), 142–150. DOI: 10.1111/j.1467-8640.1989.tb00324.x ↗
- Murphy, K. P. (2002). Dynamic Bayesian Networks: Representation, Inference and Learning. PhD thesis, University of California, Berkeley. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Bayesian Network. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/bayesian/dynamic-bayesian-network
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