Kontinuerlig tid Bayesian nätverk (CTBNs) beskriver strukturerade stokastiska processer med ändligt många stater som utvecklas över kontinuerlig tid. En CTBN är en riktad (eventuellt cyklisk) beroendekurva över en uppsättning variabler, som var och en representerar en ändlig tillstånd kontinuerlig tid Markov process vars övergångsmodell är en funktion av sina föräldrar. Som tidigare visats, är exakta slutsatser i CTBNs intractable. Vi tar itu med problemet med ungefärlig slutledning, vilket möjliggör allmänna frågor beroende på bevis över kontinuerliga tidsintervall och vid diskreta tidpunkter. Vi visar hur CTBNs kan parameteriseras inom den exponentiella familjen, och använder den insikten för att utveckla ett meddelande passerar schema i kluster grafer och tillåter oss att tillämpa förväntan spridning till CTBNs. Klustren i vår klustergraf innehåller inte fördelningar över klustervariabler vid enskilda tidpunkter, utan fördelningar över banor av variablerna under en varaktighet. Till skillnad från diskreta tidstidsmodeller som dynamiska Bayesianska nätverk kan vi alltså anpassa den tidsgranularitet vid vilken vi resonerar för olika variabler och under olika förhållanden.
I REF utvecklar författarna en EP-algoritm för kontinuerlig tid Bayesian nätverk.
Expectation Propagation for Continuous Time Bayesian Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}