論文の概要: ISDE : Independence Structure Density Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09783v1
• Date: Fri, 18 Mar 2022 08:01:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-21 15:00:25.577872
• Title: ISDE : Independence Structure Density Estimation
• Title（参考訳）: ISDE : 独立構造密度推定
• Authors: Louis Pujol (DATASHAPE, CELESTE)
• Abstract要約: 多次元密度推定は次元性の呪いに苦しむ。 本稿では,ISDE (Independence Structure Density Estimation) を提案する。 実世界のデータセット上で定量的かつ質的にどのように機能するかを示す。
• 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: Density estimation appears as a subroutine in many learning procedures, so it is of interest to have efficient methods for it to perform in practical situations. Multidimensional density estimation suffers from the curse of dimensionality. A solution to this problem is to add a structural hypothesis through an undirected graphical model on the underlying distribution. We propose ISDE (Independence Structure Density Estimation), an algorithm designed to estimate a density and an undirected graphical model from a particular family of graphs corresponding to Independence Structure (IS), a situation where we can separate features into independent groups. ISDE works for moderately high-dimensional data (up to a few dozen features), and it is useable in parametric and nonparametric situations. Existing methods on nonparametric graphical model estimation focus on multidimensional dependencies only through pairwise ones: ISDE does not suffer from this restriction and can address structures not yet covered by available algorithms. In this paper, we present the existing theory about IS, explain the construction of our algorithm and prove its effectiveness. This is done on synthetic data both quantitatively, through measures of density estimation performance under Kullback-Leibler loss, and qualitatively, in terms of capability to recover IS. By applying ISDE on mass cytometry datasets, we also show how it performs both quantitatively and qualitatively on real-world datasets. Then we provide information about running time.
• Abstract（参考訳）: 密度推定は多くの学習手順においてサブルーチンとして現れるため、実践的な状況において効率的に行う方法が重要である。 多次元密度推定は次元性の呪いに苦しむ。 この問題に対する解決策は、基盤となる分布に無向なグラフィカルモデルを通して構造仮説を追加することである。 独立構造(IS)に対応するグラフの特定のファミリから密度と非方向のグラフィカルモデルを推定するアルゴリズムであるISDE(Independence Structure Density Estimation)を提案する。 ISDEは、適度に高次元のデータ(最大数十の特徴)を処理し、パラメトリックおよび非パラメトリックの状況で使用することができる。 非パラメトリックグラフィカルモデル推定の既存の手法は、ペアワイズでのみ多次元依存に焦点を当てている: ISDEは、この制限に悩まされず、まだ利用可能なアルゴリズムでカバーされていない構造に対処できる。 本稿では,isに関する既存の理論を説明し,アルゴリズムの構成を説明し,その効果を証明する。 これはkullback-leibler損失下での密度推定性能の測定と、is回復能力の質的評価を通じて、定量的に合成データ上で行われる。 質量サイトメトリーデータセットにISDEを適用することにより、実世界のデータセットに対して定量的かつ質的にどのように動作するかを示す。 そして、実行時間に関する情報を提供します。

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