I detta dokument betraktar vi formuleringen av ungefärlig slutledning i Bayesianska nätverk som ett problem med exakt slutledning på ett ungefärligt nätverk som är resultatet av att ta bort kanter (för att minska trädbredden). Vi har i tidigare arbete visat att radering av kanter kräver införande av hjälpnätverksparametrar för att kompensera för förlorade beroenden, och föreslagit intuitiva villkor för att bestämma dessa parametrar. Vi har också visat att vår tidigare metod motsvarar Iterative Belief Propagation (IBP) när tillräckligt många kanter tas bort för att ge ett polyträd, och motsvarar vissa generaliseringar av IBP när färre kanter tas bort. I detta dokument föreslår vi olika kriterier för att fastställa hjälpparametrar baserade på optimering av KLdivergensen mellan de ursprungliga och ungefärliga nätverken. Vi diskuterar förhållandet mellan de två metoderna för att välja parametrar, sprida nytt ljus på IBP och dess generaliseringar. Vi diskuterar också tillämpningen av vår nya metod för att tillnärma inferensproblem som är exponentiella i begränsad trädbredd, inklusive MAP och icke-myopiskt värde av information.
Slutligen, vår strategi är relaterad till kant radering i Bayesian nätverk REF.
A Variational Approach for Approximating Bayesian Networks by Edge Deletion
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}