So here's a Bayes Network,
with 6 variables,
A, B, C, D, E, and F.
And I'd like you to count parameters.
If this was a binary based network,
where each variable
can take on two values
then, A would require
one independent parameters
and B another one.
And C would require
four independent parameters
because there's four different ways
A and B can come together
in condition C.
Now in this question
I'd like to ask you,
what happens if each node
can assume three values,
not just two?
So A can be, A1, A2, A3.
And C can be, C1, C2, C3.
For each node,
specify the number of
independent parameters
required to state
the conditional probability
of that node.
And I'll tell you this is a
tricky question
So for A, the correct answer is two.
I won't give you the other ones.
And, it's two because A
can take three values
but it takes two independent parameters.
The last one can be inferred from
one minus the first two
Please fill in the values
for all the other variables.
A、B、C、D、E、Fという
6変数のベイジアンネットワークがあります
パラメータの数を求めましょう
それぞれの変数が2つの値を取る
二値のベイジアンネットワークの場合
Aはパラメータを1つ持ち
Bもパラメータを1つ持ちます
そしてCにはパラメータが4つ必要です
AとBについて4つの異なる状態が
Cの状態に関係するからです
この問題ではノードが2つでなく
3つの値を取る場合を考えましょう
AはA1、A2、A3のどれかになり
CはC1、C2、C3のどれかになります
それぞれのノードについて
条件付き確率を記述するために必要な
独立したパラメータの数を求めてください
これは少し難しい問題です
Aについては答えは2です
ほかの変数はどうでしょうか？
Aが2である理由はAは3つの値を取りますが
独立した変数は2つだからです
最後のひとつは1から
他の2つを引くことで求まります
他のすべての変数について答えを求めてください