Week 7.5 Factorization of Bayesian networks

Joint Probability를 알면 Conditional probability , 개별 Probability를 계산할 수  있다.

그러나 Joint Probability의 문제는 Prameter의 개수가 많을수 있다.

예를 들어 P(A,B,C,D ....Q) 처럼 Parameter의 수가 많아질수 있다.

그러면 계산량이 늘어나기에 최대한 Parameter를 줄이려고 노력해야한다.

 

그러기 위해서는 Independent 관계 정보를 알아야한다.

 

위의 그림처럼 Bayesian network가 주어진 상황에서 Factorization 을 하면 필요한 정보( Parameter)를 크게 줄일수 있다.

 

위의식은 X1 ~X8 의 많은 Parameter를 Bayesian network의 관계를 이용하여 Parameter의 수를 줄였다.

(아래의 Syntax 참조)

 

Plate Notation

 

모델이 커질수록 많은 Node 에 대해서 표현해야할수있다. 이것을 아래와 같이 네모 모양의 그림으로 표현하기로 하자.

이것을 Plate Notation 이라고 한다.