Բայեսյան ցանց

Բայեսյան ցանցը (), Բայեսի ցանցը կամ հավանական հավասարակշռված ուղղորդված ոչ ցիկլային գրաֆիկական մոդելը հավանական հավանական գրաֆիկական մոդել է (վիճակագրական մոդելի մի տեսակ), որը ներկայացնում է փոփոխականների և նրանց պայմանական կախվածությունը ուղղորդված ոչ ցիկլային գրաֆիկով (DAG ): Օրինակ, Բայեսյան ցանցը կարող է ներկայացնել հիվանդությունների և ախտանիշների հավանական փոխհարաբերությունները։ Հաշվի առնելով ախտանիշները, ցանցը կարող է օգտագործվել տարբեր հիվանդությունների առկայության հավանականությունը հաշվարկելու համար:Արդյունավետ ալգորիթմները կարող են կատարել խելամիտ մտահանգում և ուսուցանել Բայեսյան ցանցերում։ Բայեսյան ցանցերը, որոնք փոփոխականների մոդելային հաջորդականություններ են (օրինակ, խոսքի ազդանշանները կամ սպիտակուցային հաջորդականությունները) կոչվում են դինամիկ Բայեսյան ցանցեր։ Բայեսյան ցանցերի ընդհանրությունները, որոնք կարող են ներկայացնել և լուծել որոշակի խնդիրների անորոշություն, կոչվում են ազդեցության դիագրամներ։

Մտահանգում և ուսուցում 
Բայեսյան ցանցերը իրականացնում են երկու հիմնական մտահանգում.

 Չդիտարկված փոփոխականների ներխուժում
 Պարամետրային ուսուցում

Բայեսյան ցանցի և Նեյրոնային ցանցի տարբերությունները 
 Տեսական հիմնավորում
 Վերահսկելի ուսուցում

Ի տարբերություն Բայեսյան ցանցերի Նեյրոնային ցանցերը սահմանափակ են վերահսկելի ուսուցման տեսանկյունից։

 Տվյալների մարզման համար պահանջվող քանակ
 Տվյալների նախապատրաստում
Ի տարբերություն Նեյրոնային ցանցերի,Բայեսյան ցանցերը աշխատում են մաքսիմիզացիայի և ակնկալիքի ալգորիթմների շնորհիվ։

Տվյալների փոփոխման հարմարվողականություն
Նեյրոնային ցանցերում պետք է հիմնել վերահսկող համակարգ, իսկ Բայեսյան ցանցերի դեպքում ուղղակի ներմուծում ենք նոր տվյալները։

Ծանոթագրություններ 

Մաթեմատիկական վիճակագրություն