貝葉斯網絡 bui3 jip6 si1 mong5 lok6 (英文 : Bayesian network ),又有叫信念網絡 seon3 nim6 mong5 lok6 (belief network ),喺人工智能 (AI)上係一種可以用嚟教電腦 做推理 [1] 、學習 [2] 同計劃 [3] 嘅工具。一個貝葉斯網絡會[4]
一個簡單嘅貝葉斯網絡
例如係好似附圖嗰個簡單(得三個變數)嘅貝葉斯網絡噉,個網絡睇咗三個變數-包括
RAIN(有冇落雨 ;設
R
{\displaystyle R}
嚟代表)、
SPRINKLER(啲灌溉花灑 有冇著;設
S
{\displaystyle S}
嚟代表)同埋
GRASS WET(啲草 係濕嘅;設
G
{\displaystyle G}
嚟代表),
而且會有一拃數值表示啲變數之間嘅條件概率-即係例如「如果落咗雨,啲草會濕咗嘅機率係幾多」,會用到好似以下噉嘅概率論 數學符號 :
Pr
(
G
,
S
,
R
)
=
Pr
(
G
|
S
,
R
)
Pr
(
S
|
R
)
Pr
(
R
)
{\displaystyle \Pr(G,S,R)=\Pr(G|S,R)\Pr(S|R)\Pr(R)}
個設計者寫好咗程式 之後,可以(簡化噉講)搵一大柞紀錄咗呢幾個變數之間過往嘅關係嘅數據 俾個程式睇,跟住叫個程式用呢啲數據計出變數同變數之間嘅關係係點(建立網絡),然後佢就可以攞個網絡嚟預測未來。廿一世紀初嘅研究表明,貝葉斯網絡式嘅 AI 有相當廣泛嘅用途,可以教電腦幫手睇症 [5] 或者預測電子遊戲 對局 嘅結果[6] 呀噉。