グラフィカルモデル
因子グラフ(英語: factor graph)は変数と因子を繋ぐ無向2部グラフである。それぞれの因子はそれと繋がっている変数の確率分布を表現する。グラフは、確率伝搬法を作用させるために因子グラフの形に変形される。
クリークツリー(英語: clique tree)は、クリークの木であり、Junction Treeアルゴリズム(英語: Junction tree algorithm))で用いられる。
連鎖グラフ(英語: chain tree))は有向エッジと無向エッジの両方を持つことを許した、有向な閉路を持たない(つまり、どのノードからスタートしても、枝の方向に従って移動すれば始点に戻らない)グラフである。有向非巡回グラフも無向グラフも連鎖グラフの特殊ケースであり、それゆえベイジアンネットワークやマルコフネットワークを単一化したり一般化したりすることができる。
Ancestralグラフ(英語: Ancestral graph)は拡張版であり、有向エッジ、双方向エッジ、無向エッジを持つ。
条件付き確率場(Conditional random field)は無向グラフ上の識別モデルである。
制限ボルツマンマシン(Restricted Boltzmann machine)は無向グラフ上の生成モデルである。
マルコフ確率場(マルコフネットワーク)は無向グラフ上のモデルである。繰り返し構造を多く持つグラフィカルモデルはプレートノーテーション(英語: Plate notation)を用いて表すことができる。