論文の概要: Marginalization in Bayesian Networks: Integrating Exact and Approximate Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.09217v1
• Date: Thu, 16 Dec 2021 21:49:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-20 14:04:06.747514
• Title: Marginalization in Bayesian Networks: Integrating Exact and Approximate Inference
• Title（参考訳）: ベイズネットワークにおけるマージン化:完全および近似推論の統合
• Authors: Fritz M. Bayer, Giusi Moffa, Niko Beerenwinkel, Jack Kuipers
• Abstract要約: 欠落データと隠れ変数は、変数のサブセットの限界確率分布を計算する必要がある。 ベイジアンネットワークのグラフィカルな特性を利用した分割・コンカレント手法を開発した。 分類変数の限界確率分布を推定するための効率的でスケーラブルなアルゴリズムを提案する。
• 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: Bayesian Networks are probabilistic graphical models that can compactly represent dependencies among random variables. Missing data and hidden variables require calculating the marginal probability distribution of a subset of the variables. While knowledge of the marginal probability distribution is crucial for various problems in statistics and machine learning, its exact computation is generally not feasible for categorical variables due to the NP-hardness of this task. We develop a divide-and-conquer approach using the graphical properties of Bayesian networks to split the computation of the marginal probability distribution into sub-calculations of lower dimensionality, reducing the overall computational complexity. Exploiting this property, we present an efficient and scalable algorithm for estimating the marginal probability distribution for categorical variables. The novel method is compared against state-of-the-art approximate inference methods in a benchmarking study, where it displays superior performance. As an immediate application, we demonstrate how the marginal probability distribution can be used to classify incomplete data against Bayesian networks and use this approach for identifying the cancer subtype of kidney cancer patient samples.
• Abstract（参考訳）: Bayesian Networksは確率的グラフィカルモデルであり、ランダム変数間の依存関係をコンパクトに表現することができる。 欠落データと隠れ変数は、変数のサブセットの限界確率分布を計算する必要がある。 限界確率分布の知識は統計学や機械学習の様々な問題に欠かせないが、その正確な計算はこのタスクのNP硬さのために分類変数には不可能である。 本研究では,ベイジアンネットワークのグラフィカルな特性を利用して,限界確率分布の計算を低次元のサブ計算に分割し,全体的な計算複雑性を低減する。 この特性を探索し、分類変数の限界確率分布を推定する効率的でスケーラブルなアルゴリズムを提案する。 本手法は, ベンチマーク実験において, 最先端の近似推定手法と比較し, 優れた性能を示す。 即時的応用として,ベイジアンネットワークに対する不完全データの分類に限界確率分布を用いる方法を示し,本手法を用いて腎癌患者標本の癌サブタイプを同定する。

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