neural-network - ベイジアン ネットワークとニューラル ネットワークの関係はどのようなものですか?

Question

CUDA で実装する計算量の多いタスクを探しており、ニューラル ネットワークまたはベイジアン ネットワークが適用されるかどうか疑問に思っています。これは私の質問ではありませんが、2 つのネットワーク タイプ間の関係はどのようなものかということです。特に学習機能を備えたベイジアンネットワークを見ると、それらは非常に関連しているように見えます（ウィキペディアの記事で言及されています）。一見すると、ベイジアン ネットワークは特定のタイプのニューラル ネットワークのように見えます。両者の関係を要約できる人はいますか? 明らかな類似性を超えた関連性がある場合は?

Answer 1

ベイジアン ネットワークは、変数間の独立 (および依存) 関係を表します。したがって、リンクは確率論的な意味での条件付き関係を表します。一般的に言えば、ニューラル ネットワークにはそのような直接的な解釈はありません。実際、ほとんどのニューラル ネットワークの中間ノードは、それら自体に関連付けられた述語を持つのではなく、発見された機能です。

Answer 2

ベイジアン ネットワークは、一部のニューラル ネットワークで見られる「オーバートレーニング」に対してより耐性があることが報告されています。言い換えれば、一部のニューラル ネットワークは、トレーニングで使用される観測された測定値に対して非常に「トレーニング」されているため、一般的なケースでは役に立ちません。

Answer 3

確かにそうです。ベイジアン ネットワークは、ベイの定理を大規模に適用したニューラル ネットワークだと思いますが、詳細は覚えていません。どこでそれらを見つけることができるか知っています。そのためにこの本をお勧めします。