Causality
層次模型、神經網絡、圖形模型、貝葉斯網絡之間有什麼關係？
它們似乎都代表節點的隨機變量和通過（可能有向的）邊的（獨立）獨立性。我對貝葉斯的觀點特別感興趣。
貝葉斯網絡是一種圖形模型。另一種“大”類型的圖形模型是馬爾可夫隨機場（MRF）。圖形模型用於推理、估計，通常用於對世界進行建模。
分層模型一詞用於表示不同領域的許多事物。
雖然神經網絡帶有“圖”，但它們通常不編碼依賴信息，並且節點不代表隨機變量。NN 是不同的，因為它們具有區分性。流行的神經網絡用於分類和回歸。
凱文·墨菲 (Kevin Murphy) 對這些可用的主題進行了出色的介紹。