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ConsultMind：不确定性感知推理实现自动诊断问诊
论文提出 AutoDisym 流水线，结合诊断知识与异构临床叙事构建「疾病—症状贝叶斯网络」（DSBN），并在此基础上提出不确定性感知框架 ConsultMind，依据后验不确定性引导问诊与诊断。在精神科、呼吸科、发热门诊及三个公开数据集上，ConsultMind 将 Top-1 与 Top-3 …
arXiv cs.AI35 天前
#贝叶斯网络
共 6 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
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LLM增强因果发现：概率融合边存在与方向
该研究提出概率依赖图（PDG）表示，融合贝叶斯网络结构学习（BNSL）与LLM的因果知识。在26个基准网络上，50/50融合在22个网络上优于单一来源，平均F1提升0.056。BNSL提供高召回边骨架，LLM提供准确方向。
arXiv cs.AI63 天前
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研究将狄利克雷过程混合引入半参数贝叶斯网络做条件密度估计
论文针对半参数贝叶斯网络（SPBN）中核密度估计带来的推理成本与误差问题，提出基于贝叶斯非参数狄利克雷过程混合（DPM）的条件概率分布建模方法 DPM-SPBN。该方法通过数据自适应聚类获得更紧凑表示，在合成与真实数据上密度估计误差低于现有连续变量贝叶斯网络，并扩展了开源 PyBNesian 包。
arXiv cs.LG5 天前
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DECO：方向证据引导的精确 DAG 学习搜索空间缩减
论文提出非参数混合框架 DECO，从观测数据中提取依赖与方向证据，在精确优化前构造可接受父集，从而缩减搜索空间并保留所有合理边方向的灵活性。理论分析证明可接受父集配置空间呈指数级缩减，并量化有界边级遗漏对保留真实父结构概率的影响。在基准贝叶斯网络与合成 DAG 上实现显著搜索空间缩减与有竞争力的结…
arXiv cs.LG25 天前
★ 2
神经符号强化学习中动作前置条件的三种注入策略
论文将智能体的行为知识形式化为结构动作上的前置条件贝叶斯网络，并研究三种注入强化学习循环的位置：符号验证器、符号执行器与符号学习器。在MiniGrid与Fetch两个相反范式的基准上比较解质量、样本效率与可追溯性。MiniGrid上符号执行器以98.2%解质量超过PPO+RND基线的88.8%。
arXiv cs.LG47 天前
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SLGBN：用惩罚 B 样条增强贝叶斯网络节点依赖灵活性
arXiv 论文提出半线性高斯贝叶斯网络（SLGBN），在保留高斯条件分布的同时引入非线性条件均值函数，用广义可加模型与惩罚 B 样条估计参数。该方法统一了线性与非线性高斯条件模型，并给出贪心爬山结构学习算法。实验显示在存在非线性高斯关系时，SLGBN 的拟合优度与结构恢复能力优于半参数贝叶斯网络…
arXiv cs.AI10 天前