論文の概要: Parallel Sampling for Efficient High-dimensional Bayesian Network
Structure Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09691v1
- Date: Sat, 19 Feb 2022 22:35:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-22 20:52:21.047018
- Title: Parallel Sampling for Efficient High-dimensional Bayesian Network
Structure Learning
- Title(参考訳): 高次元ベイズネットワーク構造学習のための並列サンプリング
- Authors: Zhigao Guo, Anthony C. Constantinou
- Abstract要約: 本稿では,CPS(Candidate Parent Sets)上で並列サンプリングを行う近似アルゴリズムについて述べる。
修正アルゴリズムはParallel Sampling MINOBS (PS-MINOBS) と呼ばれ、各変数のCPSをサンプリングすることでグラフを構成する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.85316573653194
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Score-based algorithms that learn the structure of Bayesian networks can be
used for both exact and approximate solutions. While approximate learning
scales better with the number of variables, it can be computationally expensive
in the presence of high dimensional data. This paper describes an approximate
algorithm that performs parallel sampling on Candidate Parent Sets (CPSs), and
can be viewed as an extension of MINOBS which is a state-of-the-art algorithm
for structure learning from high dimensional data. The modified algorithm,
which we call Parallel Sampling MINOBS (PS-MINOBS), constructs the graph by
sampling CPSs for each variable. Sampling is performed in parallel under the
assumption the distribution of CPSs is half-normal when ordered by Bayesian
score for each variable. Sampling from a half-normal distribution ensures that
the CPSs sampled are likely to be those which produce the higher scores.
Empirical results show that, in most cases, the proposed algorithm discovers
higher score structures than MINOBS when both algorithms are restricted to the
same runtime limit.
- Abstract(参考訳): ベイズネットワークの構造を学習するスコアベースのアルゴリズムは、正確な解と近似解の両方に利用できる。
近似学習は変数の数ではスケールが良くなるが、高次元データが存在する場合には計算コストがかかる。
本稿では、候補親集合(cpss)上で並列サンプリングを行う近似アルゴリズムについて述べるとともに、高次元データから構造学習を行うための最先端アルゴリズムであるminobsの拡張と見なすことができる。
修正アルゴリズムはParallel Sampling MINOBS (PS-MINOBS) と呼ばれ、各変数のCPSをサンプリングすることでグラフを構成する。
サンプリングは、各変数に対してベイズスコアで順序付けられた場合、CPSの分布が半正規であるという仮定の下で並列に実行される。
半正規分布からサンプリングすることで、サンプリングされたCPSがより高いスコアを生み出す可能性が高いことが保証される。
実験結果から,提案アルゴリズムは両方のアルゴリズムが同一のランタイム限界に制限されている場合,MINOBSよりも高いスコア構造が発見された。
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