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डायनेमिक बेयसियन नेटवर्क (डीबीएन) एक बायेसियन नेटवर्क है जो निकटवर्ती समय के चरणों में एक दूसरे से परिवर्तनशील होता है। इसे अक्सर टू-टाइमलीस बीएन कहा जाता है क्योंकि यह कहता है कि किसी भी समय टी में, एक वैरिएबल के मूल्य की गणना आंतरिक रजिस्टरों और तत्काल पूर्व मूल्य (समय टी -1) से की जा सकती है । DBNs रोबोटिक्स में आम हैं, और डेटा खनन अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए संभावित दिखाया है। उदाहरण के लिए, उनका उपयोग भाषण मान्यता, प्रोटीन अनुक्रमण और जैव सूचना विज्ञान में किया गया है। डीबीएन ने हिडन मार्कोव मॉडल और कलमैन फिल्टर के समतुल्य समाधानों का उत्पादन किया है।
- मैं सोच रहा था कि क्या "तत्काल पूर्व मूल्य (समय टी -1)" का अर्थ है कि डीबीएन में समय सूचकांक हमेशा असतत है?
- क्या "किसी भी समय टी में, एक वैरिएबल के मूल्य की गणना आंतरिक रजिस्टरों से की जा सकती है और तत्काल पूर्व मूल्य (समय टी -1)" का अर्थ है कि डीबीएन एक असतत समय मार्कोव प्रक्रिया है?
अगर मैं सही तरीके से समझूं, तो एचएमएम एक असतत समय मार्कोव प्रक्रिया है, अगर एक ही समय में राज्य से उत्पादन की अनदेखी की जाती है। तो मुझे आश्चर्य है कि क्या एचएमएम और डीबीएन एक ही अवधारणा हैं? लेकिन एक अन्य विकिपीडिया लेख कहता है
हिडन मार्कोव मॉडल (HMM) एक सांख्यिकीय मार्कोव मॉडल है जिसमें सिस्टम को मॉडल किया जा रहा है जिसे बिना चिह्नित (छिपे) राज्यों के साथ मार्कोव प्रक्रिया माना जाता है। एक HMM को सबसे सरल डायनेमिक बायेसियन नेटवर्क माना जा सकता है।
और पहले लेख से एक और उद्धरण है :
डीबीएन ने हिडन मार्कोव मॉडल और कलमैन फिल्टर के समतुल्य समाधानों का उत्पादन किया है।
धन्यवाद!