論文の概要: Graph Learning from Multivariate Dependent Time Series via a
Multi-Attribute Formulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00007v1
- Date: Fri, 29 Apr 2022 00:17:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-06 09:33:33.985658
- Title: Graph Learning from Multivariate Dependent Time Series via a
Multi-Attribute Formulation
- Title(参考訳): 多変量依存時系列からの多属性定式化によるグラフ学習
- Authors: Jitendra K Tugnait
- Abstract要約: 定常時系列の条件独立グラフ(CIG)を推定する問題を考察する。
時系列グラフでは、ベクトル列の各成分は異なるノードで表され、コンポーネント間の関連は対応するノード間のエッジで表される。
ベクトルがグラフの各ノードに関連付けられているランダムベクトルに対するマルチ属性グラフ推定の1つとして問題を定式化する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.843340232167266
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We consider the problem of inferring the conditional independence graph (CIG)
of a high-dimensional stationary multivariate Gaussian time series. In a time
series graph, each component of the vector series is represented by distinct
node, and associations between components are represented by edges between the
corresponding nodes. We formulate the problem as one of multi-attribute graph
estimation for random vectors where a vector is associated with each node of
the graph. At each node, the associated random vector consists of a time series
component and its delayed copies. We present an alternating direction method of
multipliers (ADMM) solution to minimize a sparse-group lasso penalized negative
pseudo log-likelihood objective function to estimate the precision matrix of
the random vector associated with the entire multi-attribute graph. The time
series CIG is then inferred from the estimated precision matrix. A theoretical
analysis is provided. Numerical results illustrate the proposed approach which
outperforms existing frequency-domain approaches in correctly detecting the
graph edges.
- Abstract(参考訳): 本研究では,高次元定常多変量ガウス時系列の条件独立グラフ(CIG)を推定する問題を考察する。
時系列グラフでは、ベクトル列の各成分は異なるノードで表現され、成分間の関係は対応するノード間のエッジで表現される。
ベクトルがグラフの各ノードに関連付けられているランダムベクトルに対するマルチ属性グラフ推定の1つとして問題を定式化する。
各ノードにおいて、関連するランダムベクトルは時系列成分とその遅延コピーから構成される。
本稿では,多属性グラフ全体に関連する乱ベクトルの精度行列を推定するために,スパース群ラッソ型擬似対数類似目的関数を最小化する乗算器 (ADMM) の交互方向法を提案する。
そして、推定精度行列から時系列CIGを推定する。
理論的分析が提供される。
提案手法は,既存の周波数領域アプローチを上回って,グラフエッジを正しく検出する手法である。
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