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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?

SQLでさまざまな種類のグラフ（特にDAG）をモデル化する方法の例を提供する記事をオンラインでいくつか見つけましたが、モデル化するものが比較的単純であることを考えると、それらはすべて非常に複雑に見えました。

これを行うための最良/標準的な方法はありますか？私の現在の考え方は次のようなものです。

何か問題がありますか？より良い（おそらくより堅牢な）方法を知っている人はいますか？

初心者がベイジアン ネットワークを学ぶのに最適な本はどれですか?

Bayesian Spam Filtering を行う Python ライブラリを探しています。SpamBayes と OpenBayes を見ましたが、どちらもメンテナンスされていないようです (間違っているかもしれません)。

ベイジアン スパム フィルタリングを実装する優れた Python (または Clojure、Common Lisp、さらには Ruby) ライブラリを提案できる人はいますか?

前もって感謝します。

明確化: 私は実際に探しているのはベイジアン スパム分類器であり、必ずしもスパム フィルターではありません。いくつかのデータを使用してトレーニングし、後で特定のデータがスパムであるかどうかを教えてください。混乱して申し訳ありません。

迷惑メールのフィルタリングにベイジアン ネットワークの仕組みを利用したい。ネットワークの適切なトポロジーはどのように見えるべきだと思いますか? 単純なベイズ モデルはどうでしょうか。(単純ベイズ モデルは、ベイジアン分類器と呼ばれることもあります)

ベイジアンネットワークの優れた実装を見つけることができる優れたリンク/リソースを教えてください。条件付き確率テーブルの生成とメッセージの受け渡し/ノードの更新方法に特に興味があります。

ありがとう！

私の小さなプロジェクトで少し問題があります。ここの誰かが私を助けてくれることを願っています!

ゲーム AI の意思決定要素としてベイジアン ネットワークを使用することを計画しています。意思決定をあらゆる段階で改善したいのですが、その方法を知っている人はいますか? チュートリアル/既存の実装はどれも非常に優れています。あなたの何人かが私を助けてくれることを願っています.

このコミュニティのプログラマーがこれをポーカー ゲームの AI にうまく実装したと聞きました。彼のように、別のポーカー (テキサス州) またはレンツで使用する予定です。

C/c++、c#、または Java コードを探しています。

ありがとう、マイク

このアルゴリズムについて聞いたことがありますが、このアルゴリズムはベイジアン信念ネットワークで使用するのに適していますか? Hugin はそれに基づいており、このアルゴリズムに関する書籍や記事を探しています。

Kevin Murphy のベイジアン ネットワークの例では、Infer.NET ライブラリが使用されています。Infer.NET は必要ですか?

因果モデルと有向グラフィカルモデルの違いは何ですか？因果関係と有向確率的関係の違いは何ですか？DirectedProbabilisticModelより具体的には、クラスのインターフェースに何を入れ、クラスに何を入れCausalModelますか？一方が他方から継承しますか？