আমার কাছে একটি বার্তা পাস করার পদ্ধতিটি সম্পর্কে একটি অস্পষ্ট ধারণা আছে: একটি অ্যালগরিদম যা পুনরুত্পাদন করে অন্যান্য সমস্ত কারণগুলির সমস্ত অনুমানের উপর শর্তসাপেক্ষে বিতরণের প্রতিটি কারণগুলির আনুমানিকতা তৈরি করে একটি বিতরণের একটি সান্নিধ্য তৈরি করে।
আমি বিশ্বাস করি যে উভয়ই ভেরিয়েশনাল মেসেজ পাসিং এবং প্রত্যাশার প্রচারের উদাহরণ । আরও স্পষ্টভাবে / সঠিকভাবে একটি বার্তা অ্যালগরিদমকে কী বলে? তথ্যসূত্র স্বাগত।
উত্তর:
যেহেতু আপনি রেফারেন্সের জন্য জিজ্ঞাসা করছেন, আমি ডেভিড ম্যাকের 16 অধ্যায়ে সুপারিশ করতে পারি Information Theory, Inference, and Learning Algorithms। (চি। ১ understand বুঝতে আপনার পূর্ববর্তী ১৫ টি অধ্যায় পড়ার দরকার নেই) বইটি লেখকের ওয়েবসাইট থেকে ডাউনলোড করার জন্য বিনামূল্যে (প্রকাশকের অনুমতি নিয়ে)।
একটি আকর্ষণীয় উদাহরণের জন্য, জন উইনের থিসিসটি দেখুন । জেনেরিক ভেরিয়াল এনসেম্বল লার্নিংয়ের জন্য একটি বার্তা পাস করার অ্যালগরিদম ব্যবহার করে - আইসিএ এবং পিসিএ এর মতো অনুমান সমস্যার সহজ নির্মাণ সক্ষম করে।
বিশ্বাসের প্রচার সম্পর্কিত নিবন্ধটি সহায়ক হবে।
নিবন্ধটি একটি দুটি গ্রন্থের পয়েন্ট বর্ণনা দেয় যাতে কীভাবে একটি ফ্যাক্টর গ্রাফের প্রান্তে "বার্তা" প্রেরণ করা হয়। এই "বার্তা পাসিং" যে কোনও গ্রাফের জন্য করা যেতে পারে। গাছগুলির জন্য অ্যালগরিদম এই অর্থে সঠিক যে এটি গাছের নোডগুলির কাঙ্ক্ষিত প্রান্তিক এবং যৌথ বিতরণের গণনা দেয়। সাধারণ গ্রাফের জন্য অ্যালগরিদমের পরিসংখ্যানগুলি হ'ল কাঙ্ক্ষিত প্রান্তিক বা যৌথ বিতরণগুলির সান্নিধ্য তৈরি করার চেষ্টা।