Fugu-MT 論文翻訳(概要): Nonparametric Modeling of Higher-Order Interactions via Hypergraphons

論文の概要: Nonparametric Modeling of Higher-Order Interactions via Hypergraphons

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.08678v1
Date: Tue, 18 May 2021 17:08:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-19 14:04:08.235055
Title: Nonparametric Modeling of Higher-Order Interactions via Hypergraphons
Title（参考訳）: ハイパーグラフによる高次相互作用の非パラメトリックモデリング
Authors: Krishnakumar Balasubramanian
Abstract要約: 大規模ハイパーグラフの限界であるハイパーグラフを用いた高次相互作用のモデル化の統計的およびアルゴリズム的側面について検討する。我々は,実用的に効率的に推定できる,単純なリプシッツハイパーグラフ (SLH) の制限クラスを考える。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.6503817521043
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We study statistical and algorithmic aspects of using hypergraphons, that are limits of large hypergraphs, for modeling higher-order interactions. Although hypergraphons are extremely powerful from a modeling perspective, we consider a restricted class of Simple Lipschitz Hypergraphons (SLH), that are amenable to practically efficient estimation. We also provide rates of convergence for our estimator that are optimal for the class of SLH. Simulation results are provided to corroborate the theory.
Abstract（参考訳）: 大規模ハイパーグラフの限界であるハイパーグラフを用いた高次相互作用のモデル化における統計的およびアルゴリズム的側面について検討する。ハイパーグラフはモデリングの観点からは非常に強力であるが、実際に効率的に推定できる制限された単純なリプシッツハイパーグラフ(SLH)のクラスを考える。また、SLHのクラスに最適である推定器の収束率も提供する。理論を裏付けるシミュレーション結果が提供される。

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