[graph5[4][2].jpg)DBN仍然是贝叶斯网络，因此变量消元、似然加权等推理方法仍然适用。但是DBN的精确推理是不适用的，随着规模的扩大（序列过长），变量消元的因子增长将是指数级的。近似推理中的似然加权也不是很好的选择，与真实的事件序列保持相当接近的样本比例将随着观察序列长度t的增加而呈指数级下降，举个极端的例子，以老板是否带伞来判断是否下雨的DBN，即使老板天天带伞，也仍然会产生有无尽的晴天的幻觉。]