Réseau bayésien dynamique

alt=Réseau bayésien dynamique composé de 3 variables chacune dédoublé dans les temps t et t-1. Soit un graphe de 6 noeuds.|vignette|575x575px|Réseau bayésien dynamique de 3 variables. Un réseau bayésien dynamique ou temporel (souvent noté RBD, ou DBN pour Dynamic Bayesian Network) est un modèle statistique et stochastique qui étend la notion de réseau bayésien. À la différence de ces derniers, un réseau bayésien dynamique permet de représenter l'évolution des variables aléatoires en fonction d'une séquence discrète, par exemple des pas temporels. Le terme dynamique caractérise le système modélisé, et non le réseau qui lui ne change pas. alt=Réseau bayésien static modélisant 3 variables qui évoluent sur 3 pas de temps (identiques) soit un graphe de 9 nœuds.|vignette|789x789px|Réseau bayésien de 3 variables qui évoluent sur 3 pas de temps (identiques). Un réseau bayésien est un modèle graphique probabiliste qui, à partir de variables aléatoires structurées en un graphe orienté acyclique, permet de calculer des probabilités conditionnelles liées à ces variables. Les réseaux bayésiens dynamiques étendent ce processus en prenant en compte l'évolution des variables aléatoires, généralement dans le temps. Un exemple de réseau bayésien serait, dans le diagnostic médical, de déterminer la probabilité pour un patient d'avoir une maladie en fonction de ses symptômes. Ce système peut ensuite être rendu « dynamique » en y intégrant le fait que la probabilité d'être malade au temps t dépend également de la probabilité passée. Intuitivement, cela signifie que le risque évolue dans le temps. La variable modélisant le risque d'avoir une maladie donnée est dite dynamique, temporelle ou persistante. alt=Réseau bayésien dynamique avec deux variables dédoublées dans le temps et une troisième seuls.|vignette|356x356px|Réseau bayésien dynamique simplifié. Les variables qui n'ont pas de dépendance dans le temps t-1 n'ont pas besoin d'être dédoublées (ici A). Elles sont par défaut défini dans le temps t.

From Probability Graphical Models to Dynamic Networks — A Bayesian perspective on Smooth Best Estimate of Trajectory with applications in Geodetic Engineering

Laurent Valentin Jospin, Jesse Ray Murray Lahaye

Bayesian statistics is concerned with the integration of new information obtained through observations with prior knowledge, and accordingly, is often related to information theory (Jospin 2022). Recursive Bayesian estimation methods, such as Kalman Filter ...

2023

Context-Aware Learning for Generative Models

José del Rocio Millán Ruiz, Ricardo Andres Chavarriaga Lozano, Robert Leeb, Serafeim Perdikis

This work studies the class of algorithms for learning with side-information that emerges by extending generative models with embedded context-related variables. Using finite mixture models (FMMs) as the prototypical Bayesian network, we show that maximum- ...

IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC2021

Deciphering the nature of cell state transitions in single cells using quantitative modeling of temporal dynamics

From Probability Graphical Models to Dynamic Networks — A Bayesian perspective on Smooth Best Estimate of Trajectory with applications in Geodetic Engineering

Context-Aware Learning for Generative Models

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