OpenBNSL: ベイジアンネットワーク構造学習の包括的な性能評価基盤

• 資料種別: 記事
• タイトル: OpenBNSL: ベイジアンネットワーク構造学習の包括的な性能評価基盤
• 著者標目: 宮城 竜大; 錦織 広尚; 中村 宏; 高瀬 英希
• 出版年月日等: 2025
• 出版年（W3CDTF）: 2025
• タイトル（掲載誌）: JSAI大会論文集
• 巻号年月日等（掲載誌）: JSAI2025 0
• 掲載巻: JSAI2025
• 掲載号: 0
• 掲載ページ: 1S4GS205-1S4GS205
• 掲載年月日（W3CDTF）: 2025
• 出版事項（掲載誌）: The Japanese Society for Artificial Intelligence
• 本文の言語コード: ja
• 件名標目: ベイジアンネットワーク; 確率的グラフィカルモデル; 機械学習; Bayesian network; probabilistic graphical model; machine learning
• 対象利用者: 一般
• イベントの日付、場所: 2025年度人工知能学会全国大会（第39回）
• DOI: 10.11517/pjsai.jsai2025.0_1s4gs205; https://doi.org/10.11517/pjsai.jsai2025.0_1s4gs205
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : CiNii Research; https://cir.nii.ac.jp/
• 提供元機関・データベース: Japan Link Center; https://japanlinkcenter.org/top

• 要約等: <p>ベイジアンネットワーク（BN）は，確率変数間の条件付き独立関係を有向非巡回グラフで表現する強力な確率モデルである．医療診断や故障検査など，さまざまな分野で広く利用されている．しかし，大規模なベイジアンネットワークの構造をデータから学習することは計算負荷が高く，並列化を含む最適化手法を用いること...