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贝叶斯网络的循环信念传播算法的实现 贝叶斯网络和循环信念传播 贝叶斯网络可用于编码事件之间的一组因果或逻辑概率依赖关系。它们采用有向无环图的形式，每个节点都与一个概率表相关联，该概率表定义了它根据其父节点的值获取每个可能值的概率。 Loopy Belief Propagation 是一种算法，它计算网络每个节点的边际概率分布的近似值，以预先设置的一组选定“观察”变量的值为条件。 这是一个近似值，它表现得好像每个节点的父节点在给定节点的情况下是条件独立的。仅当所考虑的图实际上是一棵树（没有无向循环）时，这才是正确的，在这种情况下，近似值是精确的。 该算法的一个典型失败案例是，当某些节点的父节点既高度相关又非常随机（尤其是simple_net此存储库中的示例的情况；））。然后，即使算法收敛（并非总是如此），它也很可能收敛到错误的值。 另一方面，对于观察结果几乎可以肯定确定网络其余部分的值的网络（这在现实世界的问题中并不少见），循环信念传播算法提供了一个非常好的近似值

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