MCMC-metoder för provtagning från DAG:s utrymmen kan blandas dåligt på grund av den lokala karaktären hos de förslag som ofta används. Det har visat sig att provtagning från nodbeställningar ger bättre resultat [FK03, EW06]. Nyligen visade Koivisto och Sood hur man analytiskt kan marginalisera över order med hjälp av dynamisk programmering (DP) [KS04, Koi06]. Deras metod beräknar de exakta marginella bakkanten sannolikheter, vilket undviker behovet av MCMC. Tyvärr finns det fyra nackdelar med DP tekniken: det kan bara använda modulära tidigare, det kan bara beräkna posteriors över modulära funktioner, det är svårt att beräkna en prediktiv densitet, och det tar exponentiellt tid och utrymme. Vi visar hur man kan övervinna de första tre av dessa problem genom att använda DP algoritmen som ett förslag distribution för MCMC i DAG utrymme. Vi visar att denna hybridteknik konvergerar till den bakre snabbare än andra metoder, vilket resulterar i mer exakt strukturinlärning och högre prediktiva sannolikheter på testdata.
Eaton m.fl. REF använde dynamisk programmering för att skapa ett förslag till distribution för MCMC inom området för riktade acykliska grafer.
Bayesian structure learning using dynamic programming and MCMC
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}