読んだ本、ベイジアンネットワークの統計的推論の数理
ベイジアンネットワークの統計的推論の数理
を読んだ。
最初、Max-Sumアルゴリズムを理解するために、パターン認識と機械学習を読んでいたが、難しい……
ここにある難易度表を見ると
http://ibisforest.org/index.php?PRML%2Fcourse
ぎりぎり、読めそうかなと思ったけど教養レベルの確率の知識、経験ではかろうじてなんとなく分かる、分かった気がするぐらいしか理解できず、２章の途中まで歯を食いしばりながら読んだ、けど疲れた。
で、Max-Sumアルゴリズムを理解すればいいのでベイジアンネットワークの統計的推論の数理を読むことにした。
これは、例題も多く６章まで良く理解できた。７章以降は力尽きて部分的に理解した。ベイジアンネットワーク、確率伝搬法を簡単に理解したいのだったら良いのではないかと思う。
次は、
Factor Graphs and the Sum-Product Algorithm
http://www.comm.utoronto.ca/~frank/papers/KFL01.pdf
を読もうと思うが英語が…、これを読むのもまた疲れそうだ(-_-)
