En ny metod för att lära Bayesian trosnätverk från rådata presenteras. Metoden bygger på Rissanen's Minimal Description Length (MDL) princip, som är särskilt väl lämpad för denna uppgift. Vårt tillvägagångssätt kräver inga förutfattade meningar om den fördelning som vi lär oss. I synnerhet kan vår metod lära sig obegränsad multiplikator-anslutna trosnätverk. Till skillnad från andra metoder tillåter vår metod oss dessutom att handla med noggrannhet och komplexitet i den lärda modellen. Detta är viktigt eftersom om den lärda modellen är mycket komplex (mycket ansluten) kan den vara konceptuellt och beräkningsmässigt intractable. I ett sådant fall skulle det vara att föredra att använda en enklare modell även om den är mindre exakt. MDL-principen ger en motiverad metod för att göra denna handel. Vi visar också att vår metod generaliserar tidigare tillvägagångssätt baserade på Kullback korsentropi. Försök har genomförts för att visa att metoden är genomförbar.
Lam och Bacchus REF beskrev en metod för att lära sig obegränsat multiplikator-anslutna trosnätverk baserat på MDL-principen, som gör det möjligt att handla o noggrannhet och komplexitet.
Learning Bayesian belief networks: An approach based on the MDL principle
{'venue': 'Computational Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}