我想知道是否可以将贝叶斯网络转换为几种不同形式的因子图，但仍保持与原始贝叶斯网络相同的条件概率。这样我们仍然可以通过因子图上的消息传递进行推断。
从下图中，我的直觉是我们可以将贝叶斯网络中的条件概率表转换（或重新计算/重新分配）到转换后的因子图上的所有因子节点。但我不确定如何进行计算。
那么任何人都可以帮助我解决这个问题，可能是这些图表上因子节点的条件概率表示例？
感谢您的帮助和建议...
标签： graph refactoring probability distribution bayesian
因子图描述了一个函数在较小函数（变量数量较少的函数）乘积中的分解。贝叶斯网络描述了条件（或边际）概率分布乘积中联合概率分布的因式分解。每个概率分布都可以看作一个函数。因此，有一个（唯一的）因子图描述了与贝叶斯网络完全相同的联合分布分解。每个因子节点恰好代表 BN 中的一个条件概率分布。
例如，贝叶斯网络A->B 对分解P(A,B)=P(A).P(B|A) 进行编码。因此，可以使用 2 个因子 f(A)=P(A) 和 f(A,B)=P(B|A) 构建一个表示 f(A,B)=P(A,B) 的因子图。
在https://pyagrum.readthedocs.io/en/1.3.0/notebooks/23-Models_MarkovNetwork.html 中，您可以看到（在单元格 14 中）对应于贝叶斯网络（在单元格 13 中）的因子图。在下面的单元格中，您可以看到 2 种表示中的一些计算测试。
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