belief propagation algrithm

资 源 简 介

belief propagation algrithm

详 情 说 明

信念传播算法（Belief Propagation, BP）是一种基于图模型的概率推理方法，主要用于解决马尔可夫随机场（MRF）或贝叶斯网络中的边缘概率估计问题。该算法通过节点之间的消息传递机制，逐步更新各个节点的局部信念（belief），最终收敛到稳定的概率分布。

核心思想是：每个节点基于邻居节点传递的信息更新自身的状态，并进一步将更新的信息传播给其他节点。这一过程迭代进行，直至所有节点的信念趋于稳定。信念传播算法在因子图（Factor Graph）上尤其高效，可应用于解码、图像分割、社交网络分析等任务。

该算法有两种主要变体：和积算法（Sum-Product）用于计算边缘概率，而最大积算法（Max-Product）则用于寻找最可能的联合状态。虽然信念传播在树状结构（无环图）中能保证精确收敛，但在带环图中（如循环信念传播，Loopy BP）可能仅达到近似解。