Динамі́чна ба́єсова мере́жа (ДБМ, ) — це баєсова мережа, що співвідносить змінні між собою через суміжні проміжки часу. Її також часто називають двочасовою БМ (2ЧБМ, ), оскільки вона каже, що значення змінної на будь-який момент часу T може бути обчислено із внутрішніх регресорів та безпосередньо попереднього значення (на момент часу T-1). ДБМ було розроблено на початку 1990-х років, коли він вів фінансовані двома грантами Національного наукового фонду дослідження на Відділенні медичної інформатики Стенфордського університету. Деґам розробив ДБМ, щоби уніфікувати та розширити традиційні лінійні станово-просторові моделі, такі як фільтри Калмана, лінійні та нормальні прогностичні моделі, такі як ARMA, і прості залежнісні моделі, такі як приховані марковські моделі, до загального ймовірнісного представлення та механізму отримання висновків для довільних нелінійних та не нормальних залежних від часу областей.

Нині ДБМ є поширеними в робототехніці, та продемонстрували потенціал для широкого спектра застосунків для добування даних. Наприклад, вони використовувалися у розпізнаванні мовлення, цифровій криміналістиці, секвенуванні білків та біоінформатиці. ДБМ є узагальненням прихованих марковських моделей та фільтрів Калмана.

Див. також

Рекурсивне баєсове оцінювання

Примітки

Література

Програмне забезпечення

: Bayes Net Toolbox (Інструментарій баєсових мереж) для Matlab, від Кевіна Мерфі () (випущений під ліцензією GPL) Graphical Models Toolkit (GMTK): публічно доступний інструментарій з відкритим кодом для швидкого макетування статистичних моделей з використанням динамічних графічних моделей () та динамічних баєсових мереж. GMTK може використовуватися для розробки застосунків та досліджень в обробці мовлення та мови, біоінформатиці, розпізнаванні діяльності, та будь-яких застосувань часових рядів. DBmcmc : Виведення динамічних баєсових мереж за допомогою методів Монте-Карло марковських ланцюгів, для Matlab (вільне програмне забезпечення) : Моделювання генної регуляторної мережі шляхом глобальної оптимізації динамічної баєсової мережі (випущене під ліцензією GPL) libDAI : бібліотека C++, що пропонує реалізації різноманітних (наближених) методів виведення для ; підтримує довільні з дискретними змінними, включно з дискретними марковськими та баєсовими мережами (випущена під ліцензією FreeBSD) aGrUM : бібліотека C++ (зі обв'язками для Python) для різних типів , включно з баєсовими мережами та динамічними баєсовими мережами (випускається під ліцензією GPLv3)