論文の概要: Probabilistic Graphical Models: A Concise Tutorial

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17116v1
• Date: Wed, 23 Jul 2025 01:36:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-24 22:33:14.81544
• Title: Probabilistic Graphical Models: A Concise Tutorial
• Title（参考訳）: 確率的グラフィカルモデル:簡潔なチュートリアル
• Authors: Jacqueline Maasch, Willie Neiswanger, Stefano Ermon, Volodymyr Kuleshov,
• Abstract要約: 確率的グラフィカルモデリングは、確率分布を用いて世界を記述する機械学習の分野である。 このチュートリアルは、このモデリングフレームワークのフォーマリズム、メソッド、および応用に関する簡潔な紹介を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.95025153592505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Probabilistic graphical modeling is a branch of machine learning that uses probability distributions to describe the world, make predictions, and support decision-making under uncertainty. Underlying this modeling framework is an elegant body of theory that bridges two mathematical traditions: probability and graph theory. This framework provides compact yet expressive representations of joint probability distributions, yielding powerful generative models for probabilistic reasoning. This tutorial provides a concise introduction to the formalisms, methods, and applications of this modeling framework. After a review of basic probability and graph theory, we explore three dominant themes: (1) the representation of multivariate distributions in the intuitive visual language of graphs, (2) algorithms for learning model parameters and graphical structures from data, and (3) algorithms for inference, both exact and approximate.
• Abstract（参考訳）: 確率的グラフィカルモデリングは、確率分布を用いて世界を記述し、予測し、不確実性の下で意思決定をサポートする機械学習の分野である。 このモデリングフレームワークは、確率とグラフ理論という2つの数学的伝統を橋渡しするエレガントな理論体系である。 このフレームワークは結合確率分布のコンパクトかつ表現力のある表現を提供し、確率論的推論のための強力な生成モデルを生成する。 このチュートリアルは、このモデリングフレームワークのフォーマリズム、メソッド、および応用に関する簡潔な紹介を提供する。 1)グラフの直感的視覚言語における多変量分布の表現,(2)データからモデルパラメータとグラフィカル構造を学習するためのアルゴリズム,(3)正確かつ近似的な推論のためのアルゴリズム,である。

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