Quelle est la relation entre les réseaux bayésien et neuronal?

Question

Je cherche des tâches informatiques lourdes à mettre en œuvre avec CUDA et je me demande si des réseaux de neurones ou des réseaux bayésiens pourraient s’appliquer. Ce n’est pas ma question, cependant, mais plutôt quelle est la relation entre les deux types de réseaux. Ils semblent très liés, surtout si vous regardez les réseaux bayésiens dotés d’une capacité d’apprentissage (que l’article de Wikipedia mentionne). En bref, les réseaux bayésiens ressemblent un peu à un type spécifique de réseaux de neurones. Quelqu'un peut-il résumer leur relation et s'il existe un lien autre que l'apparente similitude?

Answer 1

Les réseaux bayésiens représentent les relations d’indépendance (et de dépendance) entre variables. Ainsi, les liens représentent des relations conditionnelles au sens probabiliste. Les réseaux de neurones, en général, n’ont pas cette interprétation directe, et en fait, les nœuds intermédiaires de la plupart des réseaux de neurones sont des caractéristiques découvertes, au lieu d’être associés à un prédicat de leur propre chef.

Answer 2

Il est signalé . que les réseaux bayésiens sont plus résistants au "surentraînement" cela se voit dans certains réseaux de neurones. En d'autres termes, certains réseaux de neurones deviennent ainsi "formés". aux mesures observées utilisées dans la formation qu’elles ne sont pas utiles pour les cas généraux.

Answer 3

En effet ils sont. Je vois un réseau bayésien comme un réseau de neurones appliquant le théorème de Baye à grande échelle, mais je ne me souviens pas des détails. Je sais où vous pouvez les trouver et je recommande ce livre pour cela.