因子图 信念传播算法 代码
时间: 2023-07-23 08:05:13 浏览: 52
以下是一个简单的因子图信念传播算法的 Python 代码示例:
```python
import numpy as np
# 创建一个简单的因子图
f1 = np.array([0.3, 0.7])
f2 = np.array([[0.9, 0.1], [0.2, 0.8]])
f3 = np.array([[0.5, 0.5], [0.1, 0.9]])
f4 = np.array([0.6, 0.4])
# 初始化变量节点和因子节点
x1 = np.array([0.5, 0.5])
x2 = np.array([0.5, 0.5])
x3 = np.array([0.5, 0.5])
x4 = np.array([0.5, 0.5])
f12 = np.ones((2, 2))
f23 = np.ones((2, 2))
f34 = np.ones((2, 2))
# 迭代更新变量节点和因子节点
for i in range(10):
# 从因子节点向变量节点传播消息
x1 = f1 * np.prod(f23 * f34, axis=1)
x2 = np.sum(f12 * np.prod(np.array([x1, x3]).T * f34, axis=1), axis=1)
x3 = np.sum(f23 * np.prod(np.array([x2, x4]).T * f12, axis=1), axis=1)
x4 = f4 * np.prod(f12 * f23, axis=1)
# 从变量节点向因子节点传播消息
f12 = np.array([[x2[0] / x1[0], x2[1] / x1[1]], [x4[0] / x1[0], x4[1] / x1[1]]])
f23 = np.array([[x2[0] / x3[0], x4[0] / x3[0]], [x2[1] / x3[1], x4[1] / x3[1]]])
f34 = np.array([[x4[0] / x2[0], x4[1] / x2[1]], [x4[0] / x3[0], x4[1] / x3[1]]])
# 输出最终结果
print(x1)
print(x2)
print(x3)
print(x4)
```
这个例子中,我们创建了一个简单的因子图,包括四个变量节点 $x_1, x_2, x_3, x_4$ 和三个因子节点 $f_{1,2}, f_{2,3}, f_{3,4}$。我们使用因子矩阵表示每个因子节点,使用向量表示每个变量节点。我们首先初始化变量节点为服从均匀分布的随机向量,然后迭代更新每个节点的值,直到收敛。在每次迭代中,我们先从因子节点向变量节点传递消息,然后从变量节点向因子节点传递消息。最后,我们输出收敛后的变量节点的概率分布。