Fugu-MT 論文翻訳(概要): Gaussian Processes on Hypergraphs

論文の概要: Gaussian Processes on Hypergraphs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.01982v1
Date: Thu, 3 Jun 2021 16:58:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-04 12:15:11.276347
Title: Gaussian Processes on Hypergraphs
Title（参考訳）: ハイパーグラフのガウス過程
Authors: Thomas Pinder, Kathryn Turnbull, Christopher Nemeth, David Leslie
Abstract要約: ハイパーグラフの頂点上でMatern Gaussian Process (GP) を導出する。本稿では,ハイパーグラフGPを用いてハイパーグラフの頂点を潜在空間に埋め込む枠組みを提案する。実世界の3つの課題に対して,我々のフレームワークの有用性を実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.007262412327553
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We derive a Matern Gaussian process (GP) on the vertices of a hypergraph. This enables estimation of regression models of observed or latent values associated with the vertices, in which the correlation and uncertainty estimates are informed by the hypergraph structure. We further present a framework for embedding the vertices of a hypergraph into a latent space using the hypergraph GP. Finally, we provide a scheme for identifying a small number of representative inducing vertices that enables scalable inference through sparse GPs. We demonstrate the utility of our framework on three challenging real-world problems that concern multi-class classification for the political party affiliation of legislators on the basis of voting behaviour, probabilistic matrix factorisation of movie reviews, and embedding a hypergraph of animals into a low-dimensional latent space.
Abstract（参考訳）: 我々はハイパーグラフの頂点上の母性ガウス過程(gp)を導出する。これにより、頂点に関連する観測値や潜在値の回帰モデルの推定が可能となり、相関や不確実性の推定はハイパーグラフ構造によって行われる。さらに,ハイパーグラフGPを用いてハイパーグラフの頂点を潜在空間に埋め込むためのフレームワークを提案する。最後に,分散gpsによるスケーラブルな推論を可能にする,少数の代表的な頂点を同定するためのスキームを提案する。本研究では,投票行動や映画レビューの確率的行列因子化,低次元潜在空間への動物ハイパーグラフの埋め込みなどに基づいて,議員の政党所属に関する多種分類を課題とする3つの実世界問題に対する枠組みの有用性を実証する。

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