基于互信息和测度学习信度网结构

摘要：

交叉熵是对一个分布与其近似分布的接近程度的度量。在许多关于信度网结构的学习文献中，都将交叉熵作为检验算法学习效果的一个指标。笔者直接从交叉熵最优这一指标出发，在分析已有测度的基础上，提出了一个新的测度——互信息和测度，并证明了该测度的可分解性质。最后，给出了利用互信息和测度进行信度网结构学习的两种启发式搜索算法。

关键词：信度网、信度网结构学习、互信息、结构学习测度

所属期刊栏目：24

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金69883009;教育部跨世纪优秀人才培养计划

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：78-83