作者：CHEONG

公众号：AI机器学习与知识图谱

研究方向：自然语言处理与知识图谱

阅读本文之前，先注意一下两点：

1、机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论，方便最快速度理解本文核心。需要进一步了解推导细节可继续往后看；

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本文主要介绍概率图中的两类图：因子图和道德图。

一、本文结论

1、因子图作用：有向图有时需要转为无向图，但在转化过程中会引入环，图中存在环不好处理，因子图的作用是：一方面因子图可以将图中的环去掉；另一方面因子图会使得图计算变得简便；

2、道德图含义：道德图是指在有向图转化为无向图时，这个无向图就又被称为道德图，主要需要掌握的是如何将一个有向图转化为道德图，具体看正文。

二、因子图Factor Graph

有向图可以转为无向图，但转为无向图过程中可能会引入环。例如Belief Propagation算法只能处理树形结构，含有环便不好处理。因此因子图的引入有以下两个作用：

1、首先因子图可以将图中的环去掉，转化为无环图，2、因子图会使得计算变得简便

对于图$G=\{x_1,x_2,...,x_n\}$，因子图可表达成：

其中$S$是图中节点子集，$x_s$是$s$的随机变量子集。因式分解本身就对应一个特殊的因子图。一个无向图可以存在多个因子图，在无向图中加入因子节点，以下展现了一个有环无向图两种因子分解图的形式：

三、Moral Graph道德图

将有向图转化为无向图时，该无向图又被称为道德图Moral Graph**，**为什么要将有向图转化为无向图：因为无向图更加Generalize一些，更方便处理。有向图$G$转化为无向图有两大准则：

1、$\forall x_i \epsilon G$，将$Parent(x_i)$两两连接起来；

2、将$G$中的有向边替换成无向边。

下面展现了四种有向图转化为无向图的例子：

上图中有向图因式分解：$p(a,b,c)=p(a)\cdot p(b|a)\cdot p(c|b)$，转化后的无向图因子分解为：$p(a,b,c)=\psi(a,b)\cdot \psi(b,c)$，其中$\psi(a,b)$相当于有向图中的$p(a)\cdot p(b|a)$，$\psi(b,c)$相当于有向图中的$p(c|b)$；

上图中有向图因式分解：$p(a,b,c)=p(a)\cdot p(b|a)\cdot p(c|a)$，转化后的无向图因子分解为：$p(a,b,c)=\psi(a,b)\cdot \psi(a,c)$，同理：$\psi(a,b)$近似$p(a)\cdot p(b|a)$，$\psi(a,c)$近似$p(c|a)$。

上图这种情况较为特殊，不仅仅将有向边替换成无向边还需要将父节点两两相连接，可以从有向图和无向图因子分解证明其合理性。

简单说明一下，例如上式为有向图因子分解，将$p(a)\cdot p(b)\cdot p(c|a,b)$用$\psi$函数替换则合理的近似是$p(a)\cdot p(b)\cdot p(c|a,b)=\psi(a,b,c)$，则说明节点a,b,c是一个团，所以两两相连，符合转化后的结果。

参考视频资料：【机器学习】【白板推导系列】 作者：shuhuai008

参考书籍资料：Pattern Recognition and Machine Learning 作者：Christopher Bishop