論文の概要: Bayesian Inference of Stochastic Dynamical Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00858v1
- Date: Thu, 2 Jun 2022 03:22:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-06-03 13:18:49.990402
- Title: Bayesian Inference of Stochastic Dynamical Networks
- Title（参考訳）: 確率力学ネットワークのベイズ推論
- Authors: Yasen Wang, Junyang Jin, and Jorge Goncalves
- Abstract要約: 本稿では,ネットワークトポロジと内部ダイナミクスを学習するための新しい手法を提案する。
グループスパースベイズ学習(GSBL)、BINGO、カーネルベースの方法、dynGENIE3、genIE3、ARNIと比較される。
本手法は,グループスパースベイズ学習 (GSBL), BINGO, kernel-based method, dynGENIE3, GENIE3, ARNI と比較して,最先端の性能を実現する。
- 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: Network inference has been extensively studied in several fields, such as
systems biology and social sciences. Learning network topology and internal
dynamics is essential to understand mechanisms of complex systems. In
particular, sparse topologies and stable dynamics are fundamental features of
many real-world continuous-time networks. Given that usually only a partial set
of nodes are able to observe, in this paper, we consider linear continuous-time
systems to depict networks since they can model unmeasured nodes via transfer
functions. Additionally, measurements tend to be noisy and with low and varying
sampling frequencies. For this reason, we consider continuous-time models (CT)
since discrete-time approximations often require fine-grained measurements and
uniform sampling steps. The developed method applies dynamical structure
functions (DSFs) derived from linear stochastic differential equations (SDEs)
to describe networks of measured nodes. Further, a numerical sampling method,
preconditioned Crank-Nicolson (pCN), is used to refine coarse-grained
trajectories to improve inference accuracy. The simulation conducted on random
and ring networks, and a synthetic biological network illustrate that our
method achieves state-of-the-art performance compared with group sparse
Bayesian learning (GSBL), BINGO, kernel-based methods, dynGENIE3, GENIE3 and
ARNI. In particular, these are challenging networks, suggesting that the
developed method can be applied under a wide range of contexts.
- Abstract（参考訳）: ネットワーク推論は、システム生物学や社会科学など、いくつかの分野で広く研究されている。
複雑なシステムのメカニズムを理解するには,ネットワークトポロジーと内部ダイナミクスの学習が不可欠である。
特に、スパーストポロジと安定力学は多くの実世界の連続時間ネットワークの基本的特徴である。
通常、一部のノードしか観測できないことを考えると、この論文では、非測定ノードを転送関数でモデル化できるため、線形連続時間系がネットワークを表現できると考えている。
さらに、測定はノイズが多く、サンプリング周波数が低くて変化する傾向がある。
このため,離散時間近似は細粒度測定や一様サンプリングを必要とすることが多いため,連続時間モデル(CT)を考える。
提案手法は,線形確率微分方程式(SDE)から導かれる動的構造関数(DSF)を用いて,測定ノードのネットワークを記述する。
さらに, 数値サンプリング法であるクランク・ニコソン (pCN) を用いて, 粗粒軌道の精密化を行い, 推論精度を向上させる。
ランダムおよびリングネットワーク上で行ったシミュレーションと,本手法がグループスパースベイズ学習(GSBL), BINGO, カーネルベース手法, dynGENIE3, GENIE3, ARNIと比較して最先端の性能を実現することを示す合成生物学的ネットワークである。
特に、これらは挑戦的なネットワークであり、開発手法は幅広い状況下で適用可能であることを示唆している。
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