Fugu-MT 論文翻訳(概要): Causal Discovery of a River Network from its Extremes

論文の概要: Causal Discovery of a River Network from its Extremes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06197v1
Date: Thu, 11 Feb 2021 18:57:21 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2021-02-12 14:18:35.881266
Title: Causal Discovery of a River Network from its Extremes
Title（参考訳）: 河川網の極端部からの因果的発見
Authors: Ngoc Mai Tran and Johannes Buck and Claudia Kl\"uppelberg
Abstract要約: ハイデン川問題の解法としてQTreeを提案する。 QTreeは有向グラフを返却し、Danube上でほぼ完璧なリカバリを達成する。欠落したデータを扱うことができ、自動パラメータチューニング手順を持ち、時間$O(n |V|2)$で実行される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Causal inference for extremes aims to discover cause and effect relations between large observed values of random variables. Over the last years, a number of methods have been proposed for solving the Hidden River Problem, with the Danube data set as benchmark. In this paper, we provide \QTree, a new and simple algorithm to solve the Hidden River Problem that outperforms existing methods. \QTree\ returns a directed graph and achieves almost perfect recovery on the Danube as well as on new data from the Lower Colorado River. It can handle missing data, has an automated parameter tuning procedure, and runs in time $O(n |V|^2)$, where $n$ is the number of observations and $|V|$ the number of nodes in the graph. \QTree\ relies on qualitative aspects of the max-linear Bayesian network model.
Abstract（参考訳）: 極限に対する因果推論は、ランダム変数の大きい観測値間の因果関係を発見することを目的とする。過去数年間、ドナウデータセットをベンチマークとして、Hidden River問題を解決するための多くの方法が提案されてきた。本稿では,既存の手法より優れたハイデン川問題の解法である,新しい簡単なアルゴリズムである \QTree を提案する。 \QTree\ は有向グラフを返し、ドナウ川とコロラド川下流からの新しいデータでほぼ完全な回復を達成します。欠落したデータを扱うことができ、自動パラメータチューニング手順を持ち、時間$O(n |V|^2)$で実行し、$n$は観測数、$|V|$はグラフ内のノード数である。 \qtree\ は最大線形ベイズネットワークモデルの質的側面に依存する。

関連論文リスト

Bayesian Cramér-Rao Bound Estimation with Score-Based Models [3.4480437706804503]
ベイジアンクラム・ラオ境界(英語版)(英: Bayesian Cram'er-Rao bound, CRB)は、任意のベイジアン推定器の平均二乗誤差に対する下界を与える。本研究は,スコアマッチングを用いたCRBのための新しいデータ駆動推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-28T00:22:21Z)
Evaluating Graph Neural Networks for Link Prediction: Current Pitfalls and New Benchmarking [66.83273589348758]
リンク予測は、グラフのエッジの一部のみに基づいて、目に見えないエッジが存在するかどうかを予測しようとする。近年,この課題にグラフニューラルネットワーク(GNN)を活用すべく,一連の手法が導入されている。これらの新しいモデルの有効性をよりよく評価するために、新しい多様なデータセットも作成されている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-18T01:58:59Z)
SETAR-Tree: A Novel and Accurate Tree Algorithm for Global Time Series Forecasting [7.206754802573034]
本稿では,TARモデルと回帰木との密接な関係について検討する。本研究では,葉のグローバルプール回帰(PR)モデルをトレーニングする,予測固有木アルゴリズムを提案する。本評価では, 提案した樹木モデルと森林モデルを用いて, 最先端の樹木モデルよりも精度の高い木モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-16T04:30:42Z)
DeepBayes -- an estimator for parameter estimation in stochastic nonlinear dynamical models [11.917949887615567]
本研究では,DeepBayes推定器を提案する。ディープリカレントニューラルネットワークアーキテクチャはオフラインでトレーニングでき、推論中にかなりの時間を節約できる。提案手法の異なる実例モデルへの適用性を実証し, 最先端手法との詳細な比較を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-04T18:12:17Z)
A cautionary tale on fitting decision trees to data from additive models: generalization lower bounds [9.546094657606178]
本研究では,異なる回帰モデルに対する決定木の一般化性能について検討する。これにより、アルゴリズムが新しいデータに一般化するために(あるいは作らない)仮定する帰納的バイアスが引き起こされる。スパース加法モデルに適合する大規模な決定木アルゴリズムに対して、シャープな2乗誤差一般化を低い境界で証明する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-18T21:22:40Z)
Robust Implicit Networks via Non-Euclidean Contractions [63.91638306025768]
暗黙のニューラルネットワークは、精度の向上とメモリ消費の大幅な削減を示す。彼らは不利な姿勢と収束の不安定さに悩まされる。本論文は,ニューラルネットワークを高機能かつ頑健に設計するための新しい枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-06T18:05:02Z)
A Bayesian Perspective on Training Speed and Model Selection [51.15664724311443]
モデルのトレーニング速度の測定値を用いて,その限界確率を推定できることを示す。線形モデルと深部ニューラルネットワークの無限幅限界に対するモデル選択タスクの結果を検証する。以上の結果から、勾配勾配勾配で訓練されたニューラルネットワークが、一般化する関数に偏りがある理由を説明するための、有望な新たな方向性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-27T17:56:14Z)
Path Sample-Analytic Gradient Estimators for Stochastic Binary Networks [78.76880041670904]
二進的アクティベーションや二進的重みを持つニューラルネットワークでは、勾配降下によるトレーニングは複雑である。そこで本研究では,サンプリングと解析近似を併用した新しい推定法を提案する。勾配推定において高い精度を示し、深部畳み込みモデルにおいてより安定かつ優れた訓練を行うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-04T21:51:21Z)
OCmst: One-class Novelty Detection using Convolutional Neural Network and Minimum Spanning Trees [0.9569316316728905]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を深部特徴抽出器とし,最小スパンニング木(MST)に基づくグラフベースモデルを用いた新規性検出問題に対する1クラス最小スパンニング木(OCmst)と呼ばれる新しいモデルを提案する。新規検出シナリオでは、トレーニングデータは、外れ値(異常なクラス)によって汚染されず、テストインスタンスが正常なクラスに属しているか、または異常なクラスに属しているかを認識することが目的である。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-30T14:55:39Z)
Uncertainty Estimation Using a Single Deep Deterministic Neural Network [66.26231423824089]
本稿では,1回のフォワードパスで,テスト時に分布データポイントの発見と拒否が可能な決定論的ディープモデルを訓練する手法を提案する。我々は,新しい損失関数とセントロイド更新方式を用いて,これらをスケールトレーニングし,ソフトマックスモデルの精度に適合させる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-04T12:27:36Z)
Being Bayesian, Even Just a Bit, Fixes Overconfidence in ReLU Networks [65.24701908364383]
我々は、ReLUネットワーク上の不確実性に対する十分条件が「少しベイズ校正される」ことを示す。さらに,これらの知見を,共通深部ReLUネットワークとLaplace近似を用いた各種標準実験により実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-24T08:52:06Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。