Wikipedia : Dynamic Bayesian Network

Dynamic Bayesian Network(DBN)


- 위키피디아 왈...

A dynamic Bayesian network is a Bayesian network that represents sequences of variables. These sequences are often time-series (for example in speech recognition) or sequences of symbols (for example protein sequences). The hidden Markov model can be considered as the most simple dynamic Bayesian network.

/* 뭐야 이게! -_- 고작 내용이 이것 뿐이더냐~ */

- DBN은 변수들의 순서를 나타내는 BN이다. 이 변수들의 순서는 보통 시간 순서(예를 들면 음성 인식)이거나 심볼의 순서(예를 들면 단백질(유전자) 순서)이다. HMM이 가장 간단한 DBN의 한 종류이다.

/* 이미 HMM을 조금 봤기에 당연한 내용뿐.. 뭐, HMM을 간단히 리뷰하면서 시쿼스를 시간상의 시퀀스로만 생각을 하고 있었는데 그것을 유전자 시퀀스로도 생각할 수 있다는 생각을 조금 넓히긴 했다. 수업에 대비해서 DBN에 대해서 조금더 깊이 들어가야겠다! */