Итак, я недавно начал узнавать о вероятностных c моделях, и это меня довольно смущает.
Насколько я понимаю, выборка предков делает один проход через направленный проход, обусловливая выборку одной переменной на предыдущем переменные, в то время как выборка Гиббса использует цепи Маркова и несколько проходов. Что меня смущает, так это то, как вы на самом деле можете выбирать из моделей, основанных на энергии. Как именно обусловливание одной переменной на других переменных в графе помогает выбрать из нее выборку? Например, когда у вас есть P (y | x), я понимаю, что x и y являются соседями в графе, но что на самом деле происходит? Как нарисовано x и как это помогает вычислить y на графике?