¿Cuál es la relación entre las redes bayesianas y neuronales?

Question

Estoy buscando tareas computacionalmente pesadas para implementar con CUDA y me pregunto si podrían aplicarse redes neuronales o bayesianas. Sin embargo, esta no es mi pregunta, sino cuál es la relación entre los dos tipos de red. Parecen muy relacionados, especialmente si miras las redes bayesianas con una capacidad de aprendizaje (que menciona el artículo en wikipedia). De un vistazo, las redes bayesianas se parecen un poco a un tipo específico de redes neuronales. ¿Alguien puede resumir su relación, y si hay alguna conexión más allá de la aparente similitud?

Answer 1

Las redes bayesianas representan relaciones de independencia (y dependencia) entre variables. Por lo tanto, los enlaces representan relaciones condicionales en sentido probabilístico. Las redes neuronales, en general, no tienen esa interpretación directa y, de hecho, los nodos intermedios de la mayoría de las redes neuronales son características descubiertas, en lugar de tener un predicado asociado con ellas por derecho propio.

Answer 2

Se se informa que las redes bayesianas son más resistentes al "sobreentrenamiento" eso se ve en algunas redes neuronales. En otras palabras, algunas redes neuronales se vuelven tan 'entrenadas'. a las medidas observadas utilizadas en el entrenamiento que no son útiles para los casos generales.

Answer 3

De hecho lo son. Veo una red bayesiana como una red neuronal que aplica el Teorema de Baye a gran escala, pero no recuerdo detalles. Sé dónde puede encontrarlos y recomiendo este libro para eso.