belief revision (max-product)アルゴリズムの安定性

最近は近似 belief revision アルゴリズムの性能評価で国際会議に出そうとしています。

意外だったのですが、オリジナルの loopy belief revision アルゴリズムも、
近似アルゴリズムも、
ランダムなメッセージの初期値から始めても、
振動しない場合は、ほぼ常に同じ解に収束するようです。
(実験条件によるとは思いますが。)

そういうものなのでしょうか。もっと局所解にトラップされるのかと思ってました。

私は大脳皮質の短期記憶の機構の候補の1つに認識の局所解を考えていましたが、
belief revision が局所解にトラップされにくいとすると、
その仮説は間違っているかもしれません。

別の候補として、ダイナミックベイジアンネットワークを使った時系列学習で
短期記憶を説明
することも考えています。こっちの方が本命かもしれません。