Seonglae Cho이미 관측한 노드의 상태를 토대로 아직 관측하지 않은 노드의 주변분포를 각각 계산하는 알고리즘
그래프 상에서 관측된 특정한 확률 변수의 분포가 주어졌을 때, 그로부터 직간접 적으로 영향을 받는 모든 관측되지 않은 확률 변수의 Belief를 추정
그래프 이론을 사용하여 메시지 전달을 통해 사후 분포를 추정하는 메시지 전달 알고리즘
베이즈 네트워크 또는 마코프 네트워크등의 그래프 모델 상에 작용하는 메세지 전달 알고리즘
Loopy Belief Propagation (LBP)
There is a loop in graphical model. belief propagation 알고리즘은 트리 구조에서만 정확하지만, LBP는 루프가 있는 그래프에서도 근사적인 결과를 제공
Belief propagation
Belief propagation, also known as sum–product message passing, is a message-passing algorithm for performing inference on graphical models, such as Bayesian networks and Markov random fields. It calculates the marginal distribution for each unobserved node (or variable), conditional on any observed nodes (or variables). Belief propagation is commonly used in artificial intelligence and information theory, and has demonstrated empirical success in numerous applications, including low-density parity-check codes, turbo codes, free energy approximation, and satisfiability.[1]
https://en.wikipedia.org/wiki/Belief_propagation
[Pose Estimation] 신뢰전파(Belief propagation) 알고리즘
OpenPose 를 프로젝트에 적용하려고 "Convolutional Pose Machines" 이라는 논문을 읽던 중 belief map 이라는 개념이 나왔다. 여기서 칭하는 belief의 뜻이란 아래와 같이 쓰여져 있었다. "We use the term belief in a slightly loose sense, however the belief maps described are closely related to beliefs produced in message passing inference in graphical models. The overall architecture can be viewed as an unrolled mean-field message passing inference algori..
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