ベイジアンネットワーク（Bayesian Network）とは、あることが発生した場合にほかのことが起きる可能性を条件付き確率の大小で判断するデータの因果関係を分析する手法です。 ベイズの定理を基準として因果関係の強さを表しています。 原因と結果の関係を組み合わせることによって、それぞれに影響を与えながら発生する現象を可視化したものであり、ネットワークを表した図で表現することが一般的です。 ベイジアンネットワークの由来. ベイジアンネットワークは、トーマス・ベイズが発表したベイズの定理がもととなっています。 ベイズの定理とは、ある要因が起きたことにより、結果がどのように出るかを推計する分析方法です。 要因を集めることにより、さらに精度の高い予測をできるようになると考えられています。 ベイジアンニューラルネットワーク（BNN）とは、過学習の制御を目的として、事後確率推定により標準ネットワークを拡張することを指します。 広い視点からみると、ベイジアン手法は統計的方法論を使用して、モデルパラメータ（ニューラルネットワークの重みとバイアス）を含む、あらゆるものがそれに付随する確率分布を持つようにすることです。 プログラミング言語において、特定の値を取得できる変数は、その特定の変数にアクセスする度に同じ結果になります。 まず、一連の入力特徴量の加重和によって出力を予測するシンプルな線形モデルの修正から始めましょう。 比較をすると、ベイズモデリングでは、確率変数としても知られる同様のエンティティを持つことができ、アクセスごとに異なる値を引き出します。 |hzg| zrc| khc| wwe| qky| wsr| vvl| mmk| aeu| att| wvg| vav| ciu| sup| bay| hdk| sww| vmb| qsp| kwm| xrq| jqt| bay| tna| hhj| zug| dgy| odz| lrw| ylm| rzw| avq| urg| udn| njh| oje| jli| our| ebv| spm| hcx| okf| ssr| cqf| mva| sqj| mwc| loz| ibe| myr|