Fugu-MT 論文翻訳(概要): Non-Destructive Sample Generation From Conditional Belief Functions

論文の概要: Non-Destructive Sample Generation From Conditional Belief Functions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.11963v1
Date: Mon, 25 May 2020 08:18:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-29 06:05:12.618765
Title: Non-Destructive Sample Generation From Conditional Belief Functions
Title（参考訳）: 条件付き信念関数からの非破壊サンプル生成
Authors: Mieczys{\l}aw A. K{\l}opotek
Abstract要約: ベイズネットワーク構造に沿った信念関数の分解(分解)を仮定する。本稿では,条件信念関数の限定的かつ非自明な部分集合に対して,条件信念関数からサンプルを生成する新しい手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper presents a new approach to generate samples from conditional belief functions for a restricted but non trivial subset of conditional belief functions. It assumes the factorization (decomposition) of a belief function along a bayesian network structure. It applies general conditional belief functions.
Abstract（参考訳）: 本稿では,条件信念関数の限定的かつ非自明な部分集合に対して,条件信念関数からサンプルを生成する新しい手法を提案する。ベイズネットワーク構造に沿った信念関数の分解(分解)を仮定する。一般条件信念関数を適用する。

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