I detta papper presenterar vi ett språk för ändliga tillstånd beständig tid Bayesian nätverk (CTBNs), som de skriver strukturerade stokastiska processer som utvecklas över kontinuerlig tid. Tillståndet i systemet är decom som ställs in i en uppsättning lokala variabler vars värden förändras över tiden. Dynamiken i systemet är nedsänkt genom att ange beteendet hos varje lokal variabel som en funktion av sina föräldrar i en riktad (eventuellt cyklisk) graf. Modellen anger vid varje given tidpunkt fördelningen över två aspekter: när en lokal variabel ändrar sitt värde och nästa värde tar den. Dessa fördelningar bestäms av variabelns aktuella värde och dess föräldrars aktuella värden i grafen. Mer formellt är varje variabel modellerad som en ändlig tillstånd kontinuerlig tid Markov process vars transi tion intensiteter är funktioner av sina föräldrar. Vi presenterar en probabilistisk semantik för språket i termer av den generativa modellen en CTBN definierar över sekvenser av händelser. Vi listar typer av frågor man kan fråga av en CTBN, diskutera konceptuella och beräkningsmässiga diffi-kulter associerade med exakt inferens, och ge en algoritm för ungefärlig inferens som tar ad vantage av strukturen inom processen.
Kontinuerliga tid Bayesian Networks (CTBN) REF är homogena Markovian modeller av de gemensamma banorna av diskreta finita variabler, analoga med DBNs.
Continuous Time Bayesian Networks
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Artificial Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}