ファクターグラフ（ふぁくたーぐらふ）

最終更新：2026/4/27

ファクターグラフは、確率モデルをグラフ構造で表現する手法であり、確率変数をノード、因子をエッジとして表現する。

別名・同義語確率グラフモデルベイズネットワーク

ポイント

機械学習や統計における推論問題を効率的に解くために用いられ、特に大規模なモデルや複雑な依存関係を持つ場合に有効である。メッセージパッシングアルゴリズムとの組み合わせで利用される。

概要

ファクターグラフは、確率モデルを視覚的に表現し、推論プロセスを簡略化するためのツールです。複雑な確率モデルを分解し、局所的な計算に分割することで、計算効率を向上させることができます。

ファクターグラフの概念は、1990年代後半に提唱され、2000年代以降、機械学習や統計物理学の分野で広く利用されるようになりました。特に、大規模な確率モデルの推論における計算コストの削減に貢献しています。

ファクターグラフは、以下の2つの要素で構成されます。

これらのノードは、因子を表すエッジで接続されます。

ファクターグラフ上で実行される代表的なアルゴリズムとして、以下のものがあります。

ファクターグラフは、様々な分野で応用されています。