l'inférence dans les réseaux bayésiens dynamiques

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L’inférence dans les Réseaux Bayésiens

Dynamiques

Rouahi [email protected]

2010 - 2011

L’institut Supérieur de Gestion, Tunis

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RBD-INFÉRENCE

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RBD-INFÉRENCE-OBJECTIF

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RBD-INFÉRENCE-FILTRAGE

Filtrer le bruit des observations;

Garder une trace de l’état actuel pour une prise de décisions rationnelles.

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RBD-INFÉRENCE-PRÉDICTION

Evaluer l’effet de certaines actions possibles sur l’état futur.

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RBD-INFÉRENCE-LISSAGE

Obtenir la meilleur estimation d’un état passé.

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RBD-INFÉRENCE-EXPLICATION

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OFFLINEONLINE APPROCHEEEXACTE

RBD-INFÉRENCE

Inférence

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RBD-INFÉRENCE EXACTE

Lissage hors ligne pour un HMM;

L’algorithme Forwards-Backwards (Baum et al. 1970) 

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RBD-INFÉRENCE-FB(1)

Passage Avant:Algorithme Forwards_Pass ()Input: HMM, Séquence d’observations Output: Probabilités Forwards αt (i)

DébutFor i=1 to N do // Cas de base Calculer α1 (i) = P (X1=i|y1) 

End For t’=2 to t do For i=1 to N do Calculer αt’ (i) = P (Xt’=i|y1:t’) 

End End Return all αt (i)

End

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Passage Arrière:Algorithme Backwards_Pass ()Input: HMM, Séquence d’observations Output: Probabilités Backwards βt (i)

DébutFor i=1 to N do // Cas de base βT (i) = 1

End For t’=T-1 down to t+1 do For i=1 to N do Calculer βt’ (i) = P (yt’:T|Xt’-1=i)

End End Return all βt (i)

End

RBD-INFÉRENCE-FB(2)

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Complexité en O(TQ2N);

Facile à implémenter;

Pratique tant que le nombre de nœuds cachés est réduit;

Variables discrètes.

RBD-INFÉRENCE-FB(3)

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RBD-INFÉRENCE EXACTEL’algorithme Frontier

(Zweig 1996)  

F RL

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RBD-INFÉRENCE-FRONTIER(1)

hF : les nœuds cachés dans F ;

eF : les évidences dans F ;

eL : les évidences dans L ;

eR : les évidences dans R ;

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Passage Avant: Ajouter un nœud N de R à F si tous ses parents sont dans la F :

P(F)= P(hF, eF ,eL, N) = P(hF, eF ,eL) * P(N | hF, eF) ?

Supprimer un nœud N de F à L si tous ses enfants sont dans F:

L := L U{N} ; F := F \ {N} :P (F) = P (hF-N, eF-N ,eL+N)?

RBD-INFÉRENCE-FRONTIER(2)

Marginalisation du N

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RBD-INFÉRENCE-FRONTIER(3)

Multiplication par la CPT de N puis marginalisation

Passage Arrière: Ajouter un nœud N de L à F :

P(F)= P(hF, eF ,eR, N)= P(hF, eF ,eR) 

Supprimer un nœud N de F à R :

R := R U {N} ; F := F \ {N} P (F) = P (hF-N, eF-N ,eR+N)?

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RBD-INFÉRENCE-FRONTIER-EXEMPLE

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RBD-INFÉRENCE-FRONTIER(4)

Complexité en O(TNQN+2);

Complexité exponentielle par rapport à la taille de la frontière.

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RBD-INFÉRENCE EXACTE

Dérouler le RBD sut T tranches de temps;

Construire pour chaque tranche l’arbre de jonction correspondant;

Appliquer un algorithme d’inférence utilisé pour les réseaux bayésiens statiques.

L’algorithme Unrolled Junction Tree

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RBD-INFÉRENCE-UJT-PRINCIPE

Définir les nœuds interface pour chaque tranche;

L’ensemble des nœuds résultant correspond à un séparateur inter-tranches.

Construire l’arbre de jonction pour chaque tranche de temps;

Les nœuds interface sont les nœuds destination d’un arc temporel et les parents de ces nœuds.

Jt :( It , It+1 , Nt )Si t=T alors Jt = ( It , Nt )

RBD-INFÉRENCE-UJT-EXEMPLE(1)

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t = 1

T = 3

t = 3t = 2

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I2I1

Pour chaque arbre de jonction

Le transfert inter-arbres

N1

I3I2

N2

I3

N3

I2 I3

C1D1 D2 C2 D3|C3

J1 J2 J3

L’algorithme de Jensen

RBD-INFÉRENCE-UJT-EXEMPLE(2)

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Les tailles des cliques larges;

Construction des arbres de jonction est NP-Difficile.

RBD-INFÉRENCE-UJT

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RBD-INFÉRENCE EXACTE

L’algorithme Interface(Murphy 2001)Optimisation de l’algorithme Frontier.

L’algorithme de filtrage et de lissage de Kalman( Minka 1998)

Transformer un RBD linéaire gaussien à un modèle de filtrage de Kalman;

Effectuer un Kalman filtering ou un Kalman smoothing.

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RBD-INFÉRENCE APPROCHÉE

RBD discrets:Boyen-Koller (Boyen et Koller 1998);Factored Frontier (Murphy et Weiss 2001);Loopy Belief Propagation : une généralisation de BK et FF;

RBD linéaire gaussien :Generalized Pseudo Bayesian; Interacting Multiple Models;

RBD mixte :Viterbi Approximation;Expectation Propagation;Variational Methods;

RBD non linéaire / non gaussienExtended Kalman Filter

Les algorithmes déterministes

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RBD-INFÉRENCE APPROCHÉE

Méthodes Offline :Monte Carlo Markov Chain;

Méthodes Online :Particle Filtering;Sequential Monte Carlo;Bootstrap Filter ;

Les algorithmes stochastiques

…

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RBD-INFÉRENCE APPROCHÉE

Stochastique Déterministe

Avantages Facile à implémenter;

Capable de traiter des modèles arbitraires;

Rapide

Inconvénients

Plus lent Adapté à des classes restreintes de RBD

Comparatif

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RBD-INFÉRENCE

RaoBlackWellised Particle Filtering(Murphy, 2002)

Combinaison entre l’inférence exacte et l’inférence approchée.

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RBD-MANIPULATION BNT

X1

Y1

X2

Y2

Soit le réseau bayésien dynamique suivant:

RBD-Construction BNT

intra = zeros(2);% nbre de nœuds par tranche de temps "time-slice"intra(1,2) = 1; % le nœud 1 est relié au nœud 2 dans chaque tranche t la structure est

invariante au cours du tempsinter = zeros(2);% le nbre de nœuds liés pour 2 tranches consécutives t-1 et tinter(1,1) = 1; % le nœud 1 dans la tranche t-1 est relié au nœud 1 dans la tranche t %spécifications des paramètres (pour simplifier nous supposons que les nœuds observés sont

discrets.)H = 2; % la cardinalité des états cachésO = 2; % la cardinalité des états observés(évidences) ns = [H O]; %vecteur ligne enregistrant les cardinalités des nœuds "binaires"dnodes = 1:2; %vecteur ligne enregistrant les nœuds discrets dans chaque tranche teclass1 = [1 2]; eclass2 = [3 2]; eclass = [eclass1 eclass2]; bnet = mk_dbn(intra, inter, ns, 'discrete', dnodes, 'eclass1', eclass1, 'eclass2', eclass2);

bnet.CPD{1} = tabular_CPD(bnet, 1, [0.5 0.5 ]); % P(X1)bnet.CPD{2} = tabular_CPD(bnet, 2, [0.7 0.4 0.3 0.6]); %P(Y1|X1)= P(Y2|X2)bnet.CPD{3} = tabular_CPD(bnet, 3, [0.5 0.7 0.5 0.3]);% P(X2|X1)

names = {'X1','Y1','X2','Y2'};carre_rond = [1 1 1 1];draw_graph(bnet.dag,names,carre_rond);title('Reseau Bayesien Dynamique');

RBD-Inférence BNT

engine = smoother_engine(hmm_2TBN_inf_engine(bnet));%smoothing offline= forwards-backwards algorithm

ss=2;% slice-size: le nbre de nœuds par tranche de tempsT=2;% nbre de tranche de tempsevidence = cell(ss,T); %on a 2 nœuds par tranche ,2 tranche de temps % évidences pour les nœuds observésevidence{1,1} = 1; evidence{1,2} = 1;[engine, ll] = enter_evidence(engine, evidence); for i=1:2 %afficher les résultants for t=1:2 marg = marginal_nodes(engine, i, t); bel_cdt = marg.T endend

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Murphy, Dynamic Bayesian Networks: Representation, inference and Learning. 2002;

David Bellot. Fusion des données avec des réseaux baysiens pour la modélisation des systèmes dynamiques et son application en télémédecine. 2002;

Tomas Singliar and Denver H.Dash, Efficient inference in persistent Dynamic Bayesian Networks.

G. Noizet and S. Guilmineau and Ph. Leray, http://bnt.insa-rouen.fr, . 2007;

Références