从零学习Belief Propagation算法（一） - CSDN博客
我们要学习的算法称作 Belief Propagation，简称 BP 算法。 我们可以叫它 置信度传播算法 ，也可以称作 信念传播算法 ；它的原始名称是 <和-积>算法（Sum-Product Algorithm） ，又称 概率传播（Probability Propagation )算法 ；为了统一起见，我们下面都会 用 BP 表示该算法 。
Belief propagation - Wikipedia
Belief propagation, also known as sum–product message passing, is a message-passing algorithm for performing inference on graphical models, such as Bayesian networks and Markov random fields. It calculates the marginal distribution for each unobserved node (or variable), conditional on any observed nodes (or variables).
Belief Propagation算法学习笔记 - 知乎 - 知乎专栏
2022年12月9日 · 本文主要针对通信中极其常见的消息传递算法（Message Passing Algorithm，MPA）的原本形式——置信度传播算法（Belief Propagation algorithm，BP）做一次简单总结，参考文献列在最后。 一、 贝叶斯网络 、成对马尔可夫随机场与因子图
置信传播算法（Belief Propagation）简介 - CSDN博客
2022年7月3日 · 置信传播（Belief Propagation，BP）算法是一种在概率图模型中进行推理的信息传递算法，广泛应用于图神经网络、知识图谱、5G编码中的极化码和低密度奇偶校验编码等场景。然而，随着数据规模的增长，单纯依赖CPU处理...
从零学习Belief Propagation算法（三） - CSDN博客
2017年10月29日 · 2.4 通俗的讲解belief propagation算法的思想. 情景一：若干士兵排成一个队列，每个士兵只能与他相邻的士兵交流，问如何才能使每个士兵都知道总的士兵数？ 显然，对里面的任意一位士兵，他们只能与相邻的人交流传递信息。
BELIEF PROPAGATION {ch:BP} Consider the ubiquitous problem of computing marginals of a graphical model with N variables x= (x1,...,xN) taking values in a finite alphabet X. The naive algorithm, summing over all configurations, takes a time of order |X|N. The complexity can be reduced dramatically when the underlying factor graph
1.Belief Propagation 信念传递算法 - 知乎 - 知乎专栏
BP算法，在人工智能领域被称为Belief Propagation, 在统计物理中被称为Bethe–Peierls近似。 还没有读到在统计物理中的原理，只好先从最直接的角度入手。 问题是这样的：给出一个联合分布概率 P(x_1, x_2, ...,x_n)…
置信度传播 - 维基百科，自由的百科全书
置信度传播（英語： belief propagation ），又称为乘积和信息传递（ sum-product message passing ），是在贝叶斯网络、马尔可夫随机场等概率图模型中用于推断的一种信息传递算法。在给定已观测节点时，可以用该算法高效地计算未观测节点的边缘分布。
15-16. Loopy Belief Propagation and Its Properties. Our treatment so far has been on exact algorithms for inference. We focused on trees first and uncovered efficient inference algorithms. To handle loopy graphs, we introduced the Junction Tree Algorithm, which could be computational intractable depending on the input graph.
This tutorial introduces belief propagation in the context of factor graphs and demonstrates its use in a simple model of stereo matching used in computer vision. It assumes knowledge of probability and some familiarity with MRFs (Markov random fields), but no familiarity with factor graphs is assumed.