neural network - sistemas - ¿Cuál es la relación entre redes bayesianas y neuronales?

sistemas bayesianos

Question

Estoy buscando tareas computacionalmente pesadas para implementar con CUDA y me pregunto si se pueden aplicar redes neuronales o redes bayesianas. Esta no es mi pregunta, sin embargo, sino cuál es la relación entre los dos tipos de redes. Parecen muy relacionados, especialmente si observa redes bayesianas con una capacidad de aprendizaje (que menciona el artículo sobre wikipedia). De un vistazo, las redes bayesianas se parecen un tipo específico de redes neuronales. ¿Alguien puede resumir su relación, y si hay alguna conexión más allá de la aparente similitud?

Answer 1

De hecho ellos son. Veo una red bayesiana como una red neuronal que aplica el Teorema de Baye a gran escala, pero no recuerdo los detalles. Sé dónde puedes encontrarlos y recomiendo este libro para eso.

Answer 2

Las redes bayesianas representan relaciones de independencia (y dependencia) entre variables. Por lo tanto, los enlaces representan relaciones condicionales en el sentido probabilístico. Las redes neuronales, en general, no tienen una interpretación tan directa, y de hecho, los nodos intermedios de la mayoría de las redes neuronales son características descubiertas, en lugar de tener un predicado asociado a ellas por derecho propio.

Answer 3

Se informa que las redes bayesianas son más resistentes al "sobreentrenamiento" que se observa en algunas redes neuronales. En otras palabras, algunas redes neuronales se vuelven tan "entrenadas" a las mediciones observadas que se usan en el entrenamiento que no son útiles para los casos generales.