Comment définissons-nous l'agrégateur canonique bruyant pour les réseaux bayésiens?

Question

Dans le livre Modèles graphiques probabilistes - Principes et techniques, Daphne Koller et Nir Friedman présenter le bruyant Modèle canonique pour les CPD (dans l'indépendance de la famille d'agrégateurs en inférence causale) et continue à dire que cela peut être étendu à bruyant. Cependant, les détails sur la façon de procéder sont omis.

Le projet Openmarkov (http://www.openmarkov.org/) Les notes parlent d'un modèle bruyant-max, mais encore une fois, les détails sur la façon dont cela est mis en œuvre sont absents.

Le modèle bruyant ou prend un certain nombre de variables binaires $ X_i $, pour $ i = 1,2, ... n $. Il les transforme ensuite en un ensemble intermédiaire de variables aléatoires binaires $ Z_i $ tel que $ Z_i = 1 $ avec probabilité $ lambda_i $ lorsque $ X_i = 1 $ et 0 sinon. Ajoute la variable binaire $ Z_0 $, appelé le fuite, qui est 1 avec probabilité $ lambda_0 $ (et 0 sinon). La sortie (binaire) résultante est alors le ou sur tous les $ Z_j $, $ j = 0,1,2, ..., n $.

On ne sait pas comment il faut l'étendre à Max, car le remplacement directement ou avec max produira exactement la même chose que avec OR. (Une série de 1 et 0 ou de ou est le même résultat que de le max.)

Quelle est la méthodologie / algorithme / formule utilisée pour calculer le Noisy-Max?

Les réponses doivent également si les entrées et les sorties peuvent être généralisées aux types non binaires (voire numériques / continus).