İleti geçirme yönteminin ne olduğu hakkında belirsiz bir fikrim var: tüm diğer faktörlerin tüm yaklaşımlarına bağlı olarak, dağıtım faktörlerinin her birinin yinelemeli yaklaşımlarını yineleyerek bir dağılıma yaklaşım oluşturan bir algoritma.
Her ikisinin de Varyasyonel Mesaj Geçişi ve Beklenti Yayılımı örnekleri olduğuna inanıyorum . Mesaj geçirme algoritması daha açık / doğru nedir? Referanslar bekliyoruz.
Yanıtlar:
Referans istediğiniz için David MacKay's'ın 16. bölümünü önerebilirim Information Theory, Inference, and Learning Algorithms. (16. bölümü anlamak için önceki 15 bölümü okumanız gerekmez) Kitap yazarın web sitesinden indirilebilir (yayıncının izniyle).
İlginç bir örnek için, John Winn'in tezine bir göz atın . ICA ve PCA gibi çıkarım problemlerinin basit bir şekilde oluşturulmasını sağlayan jenerik Variational Ensemble Learning için bir mesaj geçirme algoritması kullanır.
Belki inancın yayılmasıyla ilgili makale faydalı olacaktır.
Makale, "iletilerin" bir faktör grafiğindeki kenarlar boyunca nasıl iletildiğine dair iki madde işareti açıklaması vermektedir. Bu "mesaj iletme" herhangi bir grafik için yapılabilir. Ağaçlar için algoritma, ağaçtaki düğümlerin istenen marjinal ve eklem dağılımlarının hesaplanmasını sağladığı anlamında kesindir. Genel grafikler için algoritmanın yinelemeleri, istenen marjinal veya eklem dağılımlarının yaklaşıklarını üretme girişimleridir.