Bayesian Networks (BNs) är användbara verktyg som ger en naturlig och kompakt representation av gemensamma sannolikhetsfördelningar. I många applikationer måste man lära sig en Bayesian Network (BN) från data. I detta sammanhang är det viktigt att förstå hur många prover som behövs för att garantera ett framgångsrikt lärande. Tidigare arbeten har studerat BNs urval komplexitet, men de fokuserade främst på kravet att den lärda distributionen kommer att vara nära den ursprungliga distributionen som genererade data. I detta arbete studerar vi en annan aspekt av inlärningsuppgiften, nämligen det antal prover som behövs för att lära sig den rätta strukturen i nätverket. Vi ger både asymptotiska resultat (lägre och övre gränser) om sannolikheten för att lära sig en fel struktur, giltig i den stora provgränsen, och experimentella resultat, visar inlärningsbeteende för genomförbara provstorlekar.
I REF tillhandahölls gränser för felfrekvensen för att lära sig strukturen i Bayesiska nätverk med hjälp av Bayesian Information Criterion (BIC).
On the Number of Samples Needed to Learn the Correct Structure of a Bayesian Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}