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Veuillez expliquer ce qu'est un "réseau bayésien dynamique"
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Un réseau bayésien dynamique (DBN) est un réseau bayésien (BN) qui relie les variables les unes aux autres sur des pas de temps adjacents. Ceci est souvent appelé un BN à deux tranches de temps (2TBN) car il indique qu'à tout moment T, la valeur d'une variable peut être calculée à partir des régresseurs internes et de la valeur a priori immédiate (instant T-1). Les DBN ont été développés par Paul Dagum au début des années 1990 à la section d'informatique médicale de l'Université de Stanford. Dagum a développé des DBN pour unifier et étendre les modèles d'espace d'états linéaires traditionnels tels que les filtres de Kalman, les modèles de prévision linéaires et normaux tels que l'ARMA et les modèles de dépendance simples tels que les modèles de Markov cachés dans une représentation probabiliste générale et un mécanisme d'inférence pour arbitraire non linéaire et non normal. domaines dépendant du temps.
Aujourd'hui, les DBN sont courants en robotique et ont montré un potentiel pour un large éventail d'applications d'exploration de données. Par exemple, ils ont été utilisés dans la reconnaissance vocale, la criminalistique numérique, le séquençage des protéines et la bioinformatique. DBN est une généralisation des modèles de Markov cachés et des filtres de Kalman.
Les DBN sont conceptuellement liés aux réseaux booléens probabilistes et peuvent, de la même manière, être utilisés pour modéliser des systèmes dynamiques à l'état d'équilibre.