論文の概要: Structure learning for CTBN's via penalized maximum likelihood methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07648v1
- Date: Sat, 13 Jun 2020 14:28:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-21 20:41:46.753764
- Title: Structure learning for CTBN's via penalized maximum likelihood methods
- Title(参考訳): ペナル化最大値法によるCTBNの構造学習
- Authors: Maryia Shpak, B{\l}a\.zej Miasojedow, Wojciech Rejchel
- Abstract要約: 我々は,より困難な課題である構造学習問題について検討し,その課題に関する既存の研究は限られている。
我々のアルゴリズムは、穏やかな規則性条件下で、高い確率でグラフの依存構造を認識することを証明している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.997206383342421
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The continuous-time Bayesian networks (CTBNs) represent a class of stochastic
processes, which can be used to model complex phenomena, for instance, they can
describe interactions occurring in living processes, in social science models
or in medicine. The literature on this topic is usually focused on the case
when the dependence structure of a system is known and we are to determine
conditional transition intensities (parameters of the network). In the paper,
we study the structure learning problem, which is a more challenging task and
the existing research on this topic is limited. The approach, which we propose,
is based on a penalized likelihood method. We prove that our algorithm, under
mild regularity conditions, recognizes the dependence structure of the graph
with high probability. We also investigate the properties of the procedure in
numerical studies to demonstrate its effectiveness.
- Abstract(参考訳): 連続時間ベイズネットワーク(英: continuous-time bayesian network、ctbns)は、複雑な現象をモデル化するために用いられる確率過程のクラスである。
このトピックに関する文献は通常、システムの依存構造が分かっていて、条件遷移強度(ネットワークのパラメータ)を決定することに焦点を当てている。
本稿では,より困難な課題である構造学習問題について検討し,本課題に関する既存の研究は限られている。
提案する手法は, ペナル化可能性法に基づく。
軽度正規性条件下では,このアルゴリズムがグラフの依存構造を高い確率で認識することを示す。
また,本手法の特性を数値実験で検証し,その有効性を検証した。
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