論文の概要: A Probabilistic Graph Coupling View of Dimension Reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.13053v2
• Date: Mon, 27 Jun 2022 14:15:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-27 05:22:05.698446
• Title: A Probabilistic Graph Coupling View of Dimension Reduction
• Title（参考訳）: 次元縮小の確率的グラフ結合ビュー
• Authors: Hugues van Assel (UMPA-ENSL, LBMC UMR 5239), Thibault Espinasse (ICJ), Julien Chiquet (MIA Paris-Saclay), Franck Picard (LBMC UMR 5239)
• Abstract要約: クロスエントロピーを用いた隠れグラフの結合に基づく統一統計フレームワークを提案する。 既存のペアワイズ類似性DR法は,グラフの事前選択に際し,我々のフレームワークから検索可能であることを示す。 我々のモデルはこの問題に対処するために活用され拡張され、新しいリンクはラプラシア固有写像とPCAで描画される。
• 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: Most popular dimension reduction (DR) methods like t-SNE and UMAP are based on minimizing a cost between input and latent pairwise similarities. Though widely used, these approaches lack clear probabilistic foundations to enable a full understanding of their properties and limitations. To that extent, we introduce a unifying statistical framework based on the coupling of hidden graphs using cross entropy. These graphs induce a Markov random field dependency structure among the observations in both input and latent spaces. We show that existing pairwise similarity DR methods can be retrieved from our framework with particular choices of priors for the graphs. Moreover this reveals that these methods suffer from a statistical deficiency that explains poor performances in conserving coarse-grain dependencies. Our model is leveraged and extended to address this issue while new links are drawn with Laplacian eigenmaps and PCA.
• Abstract（参考訳）: t-SNEやUMAPのような一般的な次元還元(DR)法は、入力と潜在ペアの類似性の間のコストを最小化することに基づいている。 広く使われているが、これらのアプローチは、その特性と制限を完全に理解するための明確な確率的基盤を欠いている。 そこで我々は,クロスエントロピーを用いた隠れグラフの結合に基づく統一統計的枠組みを提案する。 これらのグラフは、入力空間と潜在空間の両方で観測されるマルコフ確率場依存性構造を誘導する。 既存のペアワイズ類似性DR法は,グラフの事前選択に際し,我々のフレームワークから検索可能であることを示す。 さらに, この手法は, 粗粒依存性の保存性能の低下を説明する統計学的欠陥に苦しむことが明らかとなった。 我々のモデルはこの問題に対処するために活用され拡張され、新しいリンクはラプラシア固有写像とPCAで描画される。

関連論文リスト

• Induced Covariance for Causal Discovery in Linear Sparse Structures [55.2480439325792]
  因果モデルでは、観測データから変数間の因果関係を解き明かそうとしている。 本稿では,変数が線形に疎結合な関係を示す設定のための新しい因果探索アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T04:01:38Z)
• Redefining the Shortest Path Problem Formulation of the Linear Non-Gaussian Acyclic Model: Pairwise Likelihood Ratios, Prior Knowledge, and Path Enumeration [0.0]
  本稿では,LiNGAM-SPPフレームワークの3倍拡張を提案する。 パラメータチューニングの必要性は、kNNベースの相互情報の代わりに、ペアワイズ確率比を用いて排除される。 先行知識の組み入れは、すべての因果順序のグラフ表現に実装されたノードスキッピング戦略によって実現される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-18T05:59:28Z)
• Domain Generalization with Small Data [27.040070085669086]
  我々は,各データポイントを確率的埋め込みにマッピングすることで,確率的フレームワークに基づくドメイン不変表現を学習する。 提案手法は,分布上のテクスト分布の測定値(大域的視点アライメント)と分布に基づくコントラスト的セマンティックアライメント(コントラスト的セマンティックアライメント)を結合することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-09T02:59:08Z)
• Variational DAG Estimation via State Augmentation With Stochastic Permutations [16.57658783816741]
  ベイズネットワークの構造を観測データから推定することは統計的かつ計算的に難しい問題である。 確率的推論の観点から、主な課題は(i) DAG 制約を満たすグラフ上の分布を表すこと、(ii) 基礎空間上の後方を推定することである。 そこで本稿では,DAGと置換の強化空間上に共同分布を定式化することにより,これらの課題に対処するアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T23:51:04Z)
• Methods for Recovering Conditional Independence Graphs: A Survey [2.2721854258621064]
  条件付き独立グラフ(CIグラフ)は、機能関係に関する洞察を得るために使用される。 異なる手法をリストアップし、CIグラフを復元する手法の進歩について研究する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-13T06:11:38Z)
• Invariance Principle Meets Out-of-Distribution Generalization on Graphs [66.04137805277632]
  グラフの複素性質は、OOD一般化の不変原理の採用を妨げている。 OODメソッドでしばしば必要とされるドメインや環境のパーティションは、グラフを得るために取得するのにコストがかかる。 コントラスト戦略を用いて,このプロセスを明確にモデル化する新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-11T04:38:39Z)
• Score-based Generative Modeling of Graphs via the System of Stochastic Differential Equations [57.15855198512551]
  本稿では,連続時間フレームワークを用いたグラフのスコアベース生成モデルを提案する。 本手法は, トレーニング分布に近い分子を生成できるが, 化学価数則に違反しないことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-05T08:21:04Z)
• Contrastive Laplacian Eigenmaps [37.5297239772525]
  グラフの対照的な学習は、類似性の概念の下で類似/異種ノードペアのノード表現を惹きつける/分散する。 我々は、著名なラプラシア固有写像を対照的な学習で拡張し、これらをContrastive Laplacian EigenmapS (COLES) と呼ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-14T14:59:05Z)
• Deconfounding Scores: Feature Representations for Causal Effect Estimation with Weak Overlap [140.98628848491146]
  推定対象の偏りを伴わずに高い重なりを生じさせる,デコンファウンディングスコアを導入する。 分離スコアは観測データで識別可能なゼロ共分散条件を満たすことを示す。 特に,この手法が標準正規化の魅力的な代替となることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-12T18:50:11Z)
• Probabilistic Circuits for Variational Inference in Discrete Graphical Models [101.28528515775842]
  変分法による離散的グラフィカルモデルの推論は困難である。 エビデンス・ロウアーバウンド(ELBO)を推定するためのサンプリングに基づく多くの手法が提案されている。 Sum Product Networks (SPN) のような確率的回路モデルのトラクタビリティを活用する新しい手法を提案する。 選択的SPNが表現的変動分布として適していることを示し、対象モデルの対数密度が重み付けされた場合、対応するELBOを解析的に計算可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-22T05:04:38Z)
• Block-Approximated Exponential Random Graphs [77.4792558024487]
  指数乱グラフ(ERG)の分野における重要な課題は、大きなグラフ上の非自明なERGの適合である。 本稿では,非自明なERGに対する近似フレームワークを提案する。 我々の手法は、数百万のノードからなるスパースグラフにスケーラブルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-14T11:42:16Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。