Réseaux Bayésiens avec Variables Continues: Modèle, Apprentissage et Inférence

Session : APP / Apprentissages
Mercredi 10 février 11:00 - 12:20 Salle : RP13
Morgan Chopin, Santiago Cortijo et Christophe Gonzales

Dans ce travail, nous présentons un nouveau modèle de réseau bayésien comportant à la fois des variables discrètes et continues. Ce modèle possède l'avantage d'être un bon compromis entre expressivité et traitabilité. Nous montrons en particulier comment prendre en compte les problématiques d'inférence et d'apprentissage liées à ce type de réseaux bayésiens.

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