機械学習基礎理論独習

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PRML演習問題 8.24(標準)

問題

木構造因子グラフにおいて、積和メッセージパッシングアルゴリズムを実行したとする。
因子 f_s({\bf x}_s) の変数 {\bf x}_s 上の周辺分布が (8.72) の形に書けることを示せ。
これは、この因子ノードに接続されるすべてのリンクに沿って入ってきたメッセージの積に、
局所的な因子 f_s({\bf x}_s) を掛けたものである。

参照

\begin{eqnarray}
p({\bf x}_s)=f_s({\bf x}_s)\prod_{i\in{\rm ne}(f_s)}\mu_{x_i\rightarrow f_s}(x_i)\tag{8.72}
\end{eqnarray}

解答

PRML演習問題 8.21(標準) wwwで示してあります。

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