置信度传播

置信度传播（），又称为乘积和信息传递（），是在贝叶斯网络、马尔可夫随机场等概率图模型中用于推断的一种信息传递算法。在给定已观测节点时，可以用该算法高效地计算未观测节点的边缘分布。置信度传播在人工智能、信息论中十分常见，已成功应用于低密度奇偶检查码、Turbo码、自由能估计、等不同领域。

置信度传播由美国计算机科学家朱迪亚·珀尔于1982年提出。最初该算法的运用范围仅限于树，不久则扩展到。此后，研究者发现在一般的图中该算法是一种十分有用的近似算法。

 参考文献 

 延伸阅读 
 Bickson, Danny. (2009). Gaussian Belief Propagation Resource Page  —Webpage containing recent publications as well as Matlab source code.

 Coughlan, James. (2009). A Tutorial Introduction to Belief Propagation.
 Koch, Volker M. (2007). A Factor Graph Approach to Model-Based Signal Separation —A tutorial-style dissertation

 Mackenzie, Dana (2005). "Communication Speed Nears Terminal Velocity ", New Scientist. 9 July 2005. Issue 2507 (Registration required)




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