3.7 Other computationsIn addition t

3.7 Other computations
In addition to the standard BN inference described in this chapter to data—computing
the posterior probability for one or more query nodes — other computations are
also of interest and provided by some BN software.
3.7.1 Belief revision
It is sometimes the case that rather than updating beliefs given evidence, we are more
interested in the most probable values for a set of query nodes, given the evidence.
This is sometimes called belief revision (Pearl, 1988, Chapter 5). The general case of
finding a most probable instantiation of a set of n variables is called MAP (maximum
aposteriori probability). MAP involves finding the assignment for the n variables that maximizes
Finding MAPs was first shown to be NP hard
(Shimony, 1994), and then NP complete (Park, 2002); approximating MAPs is also
NP hard (Abdelbar and Hedetniemi, 1998).
A special case of MAP is finding an instantiation of all the non-evidence nodes,
also known as computing a most probable explanation (MPE). The “explanation”
of the evidence is a complete assignment of all the non-evidence nodes, and computing the MPE means finding the assignment that maximizes MPE can be calculated efficiently with a similar
method to probability updating (see Jensen and Nielsen, 2007 for details). Most
BN software packages have a feature for calculating MPE but not MAP.
3.7.2 Probability of evidence
When performing belief updating, it is usually the case that the probability of the
evidence, P(E), is available as a by-product of the inference procedure. For example,in polytree updating, the normalizing constant a is just Clearly, there is a
problem should P(E) be zero, indicating that this combination of values is impossible
in the domain. If that impossible combination of values is entered as evidence,
the inference algorithm must detect and flag it.
The BN user must decide between the following alternatives.
1. It is indeed the case that the evidence is impossible in their domain, and therefore
the data are incorrect, due to errors in either gathering or entering the data.
2. The evidence should not be impossible, and the BN incorrectly represents the
domain.
This notion of possible incoherence in data has been extended from impossible
evidence to unlikely combinations of evidence. A conflict measure has been proposed
to detect possible incoherence in evidence (Jensen et al., 1991, Kim and Valtorta 1995). The basic idea is that correct findings from a coherent case covered by the model support each other and therefore would be expected to be positively correlated.

Kết quả (Việt) 1:

3.7 các tính toánNgoài việc suy luận BN tiêu chuẩn được mô tả trong chương này để dữ liệu — máy tínhxác suất hậu nghiệm cho một hoặc nhiều truy vấn nút-tính toán kháccũng quan và cung cấp bởi một số phần mềm BN.3.7.1 Phiên bản niềm tinĐó là đôi khi các trường hợp đó hơn là Cập Nhật niềm tin được đưa ra bằng chứng, chúng tôi có nhiềuquan tâm đến các giá trị nhất có thể xảy ra cho một tập hợp của các nút truy vấn, đưa ra các bằng chứng.Điều này đôi khi được gọi là niềm tin xem (Pearl, 1988, chương 5). Trường hợp chung củaviệc tìm kiếm một instantiation nhất có thể xảy ra của một tập hợp của n biến số được gọi là bản đồ (tối đaxác suất aposteriori). Bản đồ liên quan đến việc tìm kiếm chuyển nhượng cho n biến số tối đa Tìm bản đồ lần đầu tiên được chứng minh là NP khó(Shimony, 1994), và sau đó NP đầy đủ (Park, 2002); số bản đồ cũngNP khó khăn (Abdelbar và Hedetniemi, 1998).Một trường hợp đặc biệt của bản đồ việc tìm kiếm một instantiation của tất cả các nút phòng không bằng chứng,cũng được gọi là máy tính một lời giải thích có thể xảy ra đặt (MPE). "Giải thích"bằng chứng là một chuyển nhượng hoàn chỉnh của tất cả các nút phòng không bằng chứng, và tính toán MPE có nghĩa là việc tìm kiếm việc chuyển nhượng mà tối đa hoá MPE có thể được tính toán hiệu quả với một tương tựCác phương pháp để xác suất Cập Nhật (nhìn thấy Jensen và Nielsen, 2007 để biết chi tiết). Hầu hếtBN gói phần mềm có một tính năng cho việc tính toán MPE nhưng không phải bản đồ.3.7.2 xác suất của bằng chứngKhi thực hiện niềm tin Cập Nhật, nó thường là trường hợp mà xác suất của cácbằng chứng, P(E), có sẵn như là một sản phẩm của các thủ tục suy luận. Ví dụ, trong polytree Cập Nhật, hằng số chuẩn hóa một chỉ rõ ràng là có mộtvấn đề nên P(E) là số không, chỉ ra rằng sự kết hợp của các giá trị là không thểthuộc phạm vi. Nếu không thể kết hợp đó của giá trị được nhập làm bằng chứng,thuật toán suy luận phải phát hiện và đánh dấu nó.Người sử dụng BN phải quyết định giữa các lựa chọn thay thế sau đây.1. nó thực sự là trường hợp rằng bằng chứng là không thể trong tên miền của mình, và do đódữ liệu là không chính xác, do lỗi trong thu thập hoặc nhập dữ liệu.2. các bằng chứng không phải là không thể, và BN không chính xác đại diện cho cáctên miền.Khái niệm này của có thể tóm trong dữ liệu đã được mở rộng từ không thểbằng chứng cho khả năng kết hợp của các bằng chứng. Một biện pháp xung đột đã được đề xuấtđể phát hiện có thể tóm bằng chứng (Jensen và ctv., 1991, Kim và Valtorta 1995). Ý tưởng cơ bản là những phát hiện chính xác từ một trường hợp chặt chẽ bao phủ bởi mô hình hỗ trợ lẫn nhau và do đó sẽ được mong đợi để được tương quan tích cực.