Belief Propagation (BP) Implementations gabp.m, run_gabp.m => Gaussian B...

资 源 简 介

Belief Propagation (BP) Implementations gabp.m, run_gabp.m => Gaussian B...

详 情 说 明

Belief Propagation（BP）是一种广泛应用于概率图模型中的消息传递算法，主要解决分布式系统中的推断问题。在Gaussian BP实现中，我们可以看到几种不同的优化版本。

并行版本的Gaussian BP通过gabp.m和run_gabp.m实现，采用并行计算方式提高算法执行效率。相比之下，asynch_GBP.m提供了串行实现版本，适合在资源受限的环境中运行。

针对大规模稀疏矩阵场景，sparse_gabp.m和run_sparse_gabp.m优化了稀疏矩阵的处理能力，显著降低了内存占用和计算复杂度。最后gabpms.ms和run_gabpms.m实现了Moallemi和Van-Roy提出的Quadratic Min-Sum算法，这是一种特殊形式的BP算法，适用于二次优化问题。