No significan lo mismo.
La inferencia es más general que las PGM, y realmente solo se refiere a una evaluación de una distribución de probabilidad condicional. Por ejemplo, supongamos que le di una distribución de probabilidad conjunta sobre tres variables x, y y z. En este caso, digamos que P (x, y, z) es una matriz multivariada normal con identidad de covarianza. Si luego le dijera que “se observa que x es 2”, los métodos de inferencia le permitirían decirme algo sobre la distribución de probabilidad sobre las variables no observadas. Si usted es bayesiano, este pensamiento se extiende a las distribuciones sobre los parámetros del modelo, aunque ese es quizás un tema para otra pregunta.
La transmisión de mensajes es realmente solo una programación dinámica aplicada a modelos gráficos, que para muchas estructuras proporciona una solución exacta en tiempo polinómico en lugar de tiempo exponencial. Resulta que estos mensajes se pueden usar para calcular la función de partición de registro (nombre elegante para la constante de normalización) y las distribuciones marginales de los campos aleatorios de Markov, todo de una vez.
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