Busca avançada
Ano de início
Entree


Algoritmos para inferência aproximada em redes credais com variáveis binárias

Autor(es):
Ide, Jaime Shinsuke
Número total de Autores: 1
Tipo de documento: Tese de Doutorado
Imprenta: São Paulo. [2005]. 117 f.
Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Escola Politécnica
Data de defesa:
Orientador: Cozman, Fabio Gagliardi
Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Indexada em: Banco de Dados Bibliográficos da USP-DEDALUS
Localização: Universidade de São Paulo. Biblioteca Central da Escola Politécnica; EPBC/FT-2220
Resumo

Modelos baseados em grafos associados a distribuições de probabilidade são amplamente empregados em diversas áreas. Redes Bayesianas são os modelos probabilísticos baseados em grafos mais populares na literatura. Uma das dificuldades encontradas no uso de redes Bayesianas ocorre nas situações em que há falta de dados, crenças incompletas, ou divergência entre opiniões de especialistas. Nestas circunstâncias, incerteza pode ser representada por conjuntos de medidas de probabilidade, denominado conjuntos credais. A associação de conjuntos credais com um grafo acíclico direcionado recebe o nome de rede credal. Nesta tese, três novos algoritmos para inferência aproximada em redes credais binárias são propostos: Loopy 2U (L2U), Iterated Partial Evaluation (IPE) e Structured Variational 2U (SV2U). O primeiro deles, algoritmo L2U, é uma extensão do algoritmo de propagação de crenças em ciclos (Loop Belief Propagation). O segundo, algoritmo IPE, é inspirado na técnica de avaliação parcial localizada (Localized partial Evaluation) empregada em redes Bayesianas. O terceiro, algoritmo SV2U, implementa técnicas variacionais; para tanto, são formuladas as aproximações de campo médio em redes credais, na sua forma primitiva (totalmente fatorada) e estruturada (estrutura de árvore). Os algoritmos foram implementados e estão disponíveis no software 2UBayes. Experimentos foram realizados e uma análise comparativa entre os algoritmos foi feita. Resultados obtidos mostraram que aproximações precisas são obtidas com menos esforço computacional que demais algoritmos existentes. (AU)

Processo FAPESP: 02/08982-2 - Algoritmos para raciocínio probabilístico com modelos baseados em grafos
Beneficiário:Jaime Shinsuke Ide
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Doutorado