Je vais essayer de répondre à ma propre question.
Message
Une notion très importante de graphe factoriel est le message , qui peut être compris comme A dit quelque chose à propos de B, si le message est transmis de A à B.
Dans le contexte du modèle probabiliste, message du facteur F à variable X peut être noté comme μf→x, qui peut être compris comme f sait quelque chose (distribution de probabilité dans ce cas) et lui dit de x.
Factor résume les messages
Dans le contexte «factoriel», pour connaître la distribution de probabilité d'une variable, il faut que tous les messages soient prêts à partir de ses facteurs voisins, puis résumer tous les messages pour dériver la distribution.
Par exemple, dans le graphique suivant, les bords, xi, sont des variables et des nœuds, fi, sont des facteurs reliés par des arêtes.
À savoir P(x4), nous devons connaître μf3→x4 et μf4→x4 et résumez-les ensemble.
Structure récursive des messages
Alors comment connaître ces deux messages? Par exemple,μf4→x4. Il peut être vu comme le message après avoir résumé deux messages,μx5→f4 et μx6→f4. Etμx6→f4 est essentiellement μf6→x6, qui peut être calculé à partir d'autres messages.
Il s'agit de la structure récursive des messages, les messages peuvent être définis par des messages .
La récursivité est une bonne chose, une pour une meilleure compréhension, une pour une mise en œuvre plus facile du programme informatique.
Conclusion
Les avantages des facteurs sont:
- Factor, qui résume les messages entrants et sort le message sortant, active les messages qui sont essentiels pour le calcul marginal
- Les facteurs permettent la structure récursive du calcul des messages, ce qui rend le processus de transmission des messages ou de propagation des croyances plus facile à comprendre et peut-être plus facile à mettre en œuvre.