論文の概要: SG-PALM: a Fast Physically Interpretable Tensor Graphical Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.12271v1
• Date: Wed, 26 May 2021 00:24:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-28 03:59:21.100925
• Title: SG-PALM: a Fast Physically Interpretable Tensor Graphical Model
• Title（参考訳）: SG-PALM:高速物理的解釈可能なテンソルグラフモデル
• Authors: Yu Wang and Alfred Hero
• Abstract要約: 本稿では,SG-PALMと呼ばれる新しいグラフィカルモデル推論手法を提案する。 SG-PALMを基盤とするSylvester Generative(SG)モデルから、物理的解釈可能性が導かれる。 本稿では,SG-PALMのスケーラビリティの精度について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.0932688770957
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a new graphical model inference procedure, called SG-PALM, for learning conditional dependency structure of high-dimensional tensor-variate data. Unlike most other tensor graphical models the proposed model is interpretable and computationally scalable to high dimension. Physical interpretability follows from the Sylvester generative (SG) model on which SG-PALM is based: the model is exact for any observation process that is a solution of a partial differential equation of Poisson type. Scalability follows from the fast proximal alternating linearized minimization (PALM) procedure that SG-PALM uses during training. We establish that SG-PALM converges linearly (i.e., geometric convergence rate) to a global optimum of its objective function. We demonstrate the scalability and accuracy of SG-PALM for an important but challenging climate prediction problem: spatio-temporal forecasting of solar flares from multimodal imaging data.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,高次元テンソル変量データの条件依存構造を学習するための新しいグラフィカルモデル推論手法SG-PALMを提案する。 他の多くのテンソルグラフィカルモデルとは異なり、提案モデルは解釈可能で高次元にスケーラブルである。 物理的解釈性は、SG-PALMがベースとするシルヴェスター生成(Sylvester Generative, SG)モデルから従う:モデルはポアソン型の偏微分方程式の解である任意の観測過程に対して正確である。 スケーラビリティは、SG-PALMがトレーニング中に使用する高速な近位交互線形化最小化(PALM)手順から導かれる。 SG-PALM はその目的関数の大域的最適値に線形収束する(すなわち幾何収束率)。 我々は,SG-PALMのスケーラビリティと精度を,多モードイメージングデータによる太陽フレアの時空間予測問題として示す。

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