방향 그래프 모델
Chapter 5 : Directed Graphical Models
8.5절에서는 조건부 독립을 표현하는 수학적 표현을 이해하고, 시각적인 그래프로 표현하는 방식에 대해 알아본다.
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목차
Conditional Independence
p(X,Y|Z)=p(X|Z)p(Y|Z) 이면, p(X,Y|Z)=p(X,Y,Z)p(Z)=p(X|Y,Z)p(Y,Z)p(Z)=p(X|Y,Z)p(Y|Z)=p(X|Z)p(Y|Z) ∴p(X|Z)=p(X|Y,Z)
위를 다음과 같이 축약하여 표현한다.
X⊥Y|Z,Y⊥X|Z즉, ‘X 와 YgivenZ 는 독립이다.’ 이와 같은 상황을 조건부 독립이라고 한다.
그러나 이러한, 수학적 표현 및 용어만으로는 직관적으로 이해하기 힘들다.
다음의 예시를 통해 이해해보자.

명령을 내리는 상사(C)와 부하직원 2명(A,B)이 있다고 가정해 보자. 만약 A 가 B 가 앞으로 가는 것을 관찰했다고 하면, A 는 B 가 C 로부터 명령을 전달받고 움직이고 있다고 생각할 수 있다.
이 때 A 가 앞으로 갈 확률을 생각해 보자. 그 확률은 B 가 앞으로 가고 있는걸 보지 못했을 때의 확률보다는 작을 것이다. (조직 사회의 특성을 생각해 보자)
P(AGo∣BGo)>P(AGo)
이것은 A 와 B 가 독립이(marginal independence) 아닌 종속임을 보여준다.
C 가 ‘앞으로 가!’ 라고 명령을 내린 상황에선 어떠한가?
이 경우 A 는 B 가 앞으로 가고 있는 것을 보고 있었을지라도 C 가 가라고 이미 명령했다는 사실을 알고 있기 때문에 B 가 앞으로 가고 있다는 사실과 관계없이 앞으로 가게 된다. 이 경우 B 가 앞으로 가고 있다는 사실은 상사의 명령을 전달 받은 A 입장에서 영향을 미치지 않는 정보가 된다.
이 때 다음과 같이 쓸 수 있다.
P(AGo,BGo|CGo)=P(AGo∣CGo)P(BGo∣CGo)
요약하면, A 와 B 가 종속인 이유가 C 에 모두 들어있으니, C 가 전제되면 A 와 B 는 겹치는게 없다.
Mathematical expression to Graph
앞서 설명한 조건부 독립과 종속성을 그래프로 표현하는 방법에 대해 알아보자.

그림의 모양은 C 로부터 나온 줄기(tail), B,C 를 가리키는 머리(head) 로 이루어져 있다. 그리는 방법은
- tail 쪽에 주어진(given : A) 노드
- head 쪽에 종속된(dependent : B,C) 노드
를 이어주면 된다.
Graph to Mathematical Expression
그리는 방식에 대해 알았으니, 그래프로부터 수학적 표현을 이끌어내는 법에 대해 알아보자.


Fig.2 의 수학적인 표현은 다음과 같다.
p(a,b,c)=p(c|a,b)p(b|a)p(a)위 표현을 이끌어내는 단계를
- head의 갯수가 제일 작은 노드(a)를 찾는다. (만약 비순환(acyclic) 그래프라면 0개이다.)
- acyclic 이라면 완전 독립된 노드이므로 독립항(p(a))으로 곱한다.
- 그다음으로 head의 갯수가 작은 노드를 선택한다.
- 종속성 관례를 고려하여 종속항으로(p(c|a,b)) 곱한다.
이를 Fig.3 에 적용하면 다음과 같다.
- head 갯수가 제일 작은(:0) 노드 p(x1)p(x5)
- 그 다음으로 갯수가 작은(:1) 노드 p(x1)p(x5)p(x2|x5)
- (:3) 노드 p(x1)p(x5)p(x2|x5)p(x4|x2)
- (:3) 노드 p(x1)p(x5)p(x2|x5)p(x4|x2)p(x3|x1,x2)
따라서, p(x1,x2,x3,x4,x5)=p(x1)p(x5)p(x2|x5)p(x4|x2)p(x3|x1,x2) 이다.
Conditional Independence in Graph
이제 그래프에서 종속성 관계를 확인하는 법을 알아보자.



그래프에서 종속성 관계는 다음과 같은 규칙으로 판별이 가능하다.
A⊥B|C 가 성립한다.A에서 B로 가는 경로 상
- [tail, tail] 혹은 [tail, head]가 setC을 가리킬 때 (Fig.4 & Fig.5 O)
- [head, head] 가 가리키는 노드가 setC에 포함되지 않을 때 (Fig.5 X)