Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sparse Interaction Neighborhood Selection for Markov Random Fields via Reversible Jump and Pseudoposteriors

論文の概要: Sparse Interaction Neighborhood Selection for Markov Random Fields via Reversible Jump and Pseudoposteriors

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05933v1
Date: Tue, 12 Apr 2022 16:34:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-13 14:43:02.181988
Title: Sparse Interaction Neighborhood Selection for Markov Random Fields via Reversible Jump and Pseudoposteriors
Title（参考訳）: 可逆ジャンプと擬似後肢によるマルコフランダムフィールドのスパース相互作用近傍選択
Authors: Victor Freguglia and Nancy Lopes Garcia
Abstract要約: マルコフ確率場モデルの相互作用近傍を有限な支持と等質な対の相互作用で推定する問題を考察する。最大範囲近傍の部分集合に飛び乗る可逆ジャンプモンテカルロマルコフ連鎖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: We consider the problem of estimating the interacting neighborhood of a Markov Random Field model with finite support and homogeneous pairwise interactions based on relative positions of a two-dimensional lattice. Using a Bayesian framework, we propose a Reversible Jump Monte Carlo Markov Chain algorithm that jumps across subsets of a maximal range neighborhood, allowing us to perform model selection based on a marginal pseudoposterior distribution of models.
Abstract（参考訳）: マルコフ確率場モデルの相互作用近傍を有限な支持と2次元格子の相対的位置に基づく一様対の相互作用で推定する問題を考察する。ベイジアンフレームワークを用いて,最大範囲近傍の部分集合に飛び乗る可逆ジャンプモンテカルロマルコフ連鎖アルゴリズムを提案する。

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