因子图代码
时间: 2023-07-09 15:05:44 浏览: 50
以下是一个简单的因子图代码示例,其中假设我们要对三个变量X1,X2和X3建立因子图:
```
class Factor:
def __init__(self, vars):
self.vars = vars
self.card = [0] * len(vars)
self.vals = []
def add_value(self, value):
self.vals.append(value)
def get_value(self, assignment):
index = 0
for i in range(len(self.vars)):
var = self.vars[i]
value = assignment[var]
index = index * self.card[i] + value
return self.vals[index]
class FactorGraph:
def __init__(self):
self.factors = []
self.var_to_factor = {}
def add_factor(self, factor):
self.factors.append(factor)
for var in factor.vars:
if var not in self.var_to_factor:
self.var_to_factor[var] = []
self.var_to_factor[var].append(factor)
def get_message(self, factor, var):
message = Factor([var])
for f in self.var_to_factor[var]:
if f != factor:
message_mul = Factor([var])
for v in f.vars:
if v != var:
message_mul = message_mul * self.get_message(f, v)
message = message * message_mul
message_sum = message.sum_out(var)
return message_sum
def get_belief(self, var):
belief = Factor([var])
for f in self.var_to_factor[var]:
message_mul = Factor([var])
for v in f.vars:
if v != var:
message_mul = message_mul * self.get_message(f, v)
belief = belief * message_mul
belief.normalize()
return belief
```
在这个示例中,我们定义了两个类:Factor和FactorGraph。Factor类表示一个因子,它包含变量列表、势函数值列表和势函数基数(即每个变量的可能取值数)。FactorGraph类表示一个因子图,它包含因子列表和变量到因子的映射。
我们可以使用add_factor方法向因子图添加因子,使用get_message方法获取从一个因子到一个变量的信息,并使用get_belief方法获取一个变量的边缘信念。对于每个变量,我们可以使用get_message方法计算它到所有其他因子的信息,并使用get_belief方法计算它的边缘信念。
请注意,这只是一个简单的因子图代码示例,实际上因子图算法可能会更复杂,因为它需要考虑因子之间的依赖关系和计算复杂度等问题。