Det är ABSTRACT. Vi fokuserar på kredalnät, som är grafiska modeller som generaliserar Bayesiska nät för att omöjliggöra sannolikheten. Vi ersätter begreppet starkt oberoende som vanligen används i kredalnät med det svagare begreppet epistemisk irrelevans, vilket utan tvekan är mer lämpat för en beteendemässig sannolikhetsteori. Med fokus på riktade träd, visar vi hur man kombinerar de givna lokala osäkerhetsmodellerna i noderna i grafen till en global modell, och vi använder detta för att konstruera och motivera en exakt meddelande-passing algoritm som beräknar uppdaterade föreställningar för en variabel i trädet. Algoritmen, som är linjär i antalet noder, är helt formulerad i termer av sammanhängande lägre previsioner, och visar sig uppfylla ett antal rationalitetskrav. Vi tillhandahåller exempel på algoritmens drift, och rapporterar en ansökan till on-line teckenigenkänning som illustrerar fördelarna med vår strategi för förutsägelse. Vi kommenterar de perspektiv, som öppnas av tillgängligheten, för första gången, av en verkligt effektiv algoritm baserad på epistemisk irrelevans.
Algoritmen som vi presenterar är till stor del baserad på att kombinera dessa resultat med idéerna bakom MePiCTIr algoritm REF för slutsatser i kredalträd under epistemisk irrelevans.
Epistemic irrelevance in credal nets: the case of imprecise Markov trees
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}