Was ist die Beziehung zwischen Bayes und neuronale Netze?

Question

Ich suche rechen schwere Aufgaben mit CUDA zu implementieren und zu fragen, ob neuronale Netze oder Bayes-Netze gelten könnten. Das ist nicht meine Frage, obwohl, sondern das, was die Beziehung zwischen den beiden Netzwerktypen ist. Sie scheinen sehr verwandt, vor allem, wenn Sie mit einer Lernfunktion auf Bayes-Netzwerken suchen (was der Artikel auf Wikipedia erwähnt). Auf einen Blick sehen Bayes-Netze auf wenig wie eine bestimmte Art von neuronalen Netzen. Kann jemand ihre Beziehung zusammenzufassen, und wenn es eine Verbindung über die offensichtliche Ähnlichkeit?

Answer 1

Bayes-Netze stellen die Unabhängigkeit (und Abhängigkeit) Beziehungen zwischen Variablen. Somit stellen die Verbindungen bedingte Beziehungen im probabilistischen Sinne. Neuronale Netze, allgemein gesprochen, haben keine solche direkte Interpretation, und in der Tat die Zwischenknoten der meisten neuronalen Netzwerke sind Merkmale entdeckt, anstatt jedes Prädikat, die mit ihnen verbunden sind in ihrem eigenen Recht.

Answer 2

Es wird berichtet dass Bayesian-Netzwerke sind resistenter gegenüber dem „Übertraining“, die in einigen neuronalen Netzen zu sehen ist. Mit anderen Worten einige neuronale Netze so „trainiert“ zu den beobachteten Messungen in der Ausbildung eingesetzt werden, dass sie für die allgemeinen Fälle nicht geeignet sind.

Answer 3

Tatsächlich sind sie. Ich sehe ein Bayes-Netzwerk als neuronales Netz der Baye Theorems in großem Maßstab Anwendung, aber ich erinnere mich nicht mehr Details. Ich weiß, wo Sie sie finden können, und ich empfehle dieses Buch dafür.