論文の概要: Discovery and density estimation of latent confounders in Bayesian networks with evidence lower bound

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05490v1
• Date: Sat, 11 Jun 2022 10:24:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-19 10:12:00.008025
• Title: Discovery and density estimation of latent confounders in Bayesian networks with evidence lower bound
• Title（参考訳）: 証拠が低いベイズネットワークにおける潜在共同設立者の発見と密度推定
• Authors: Kiattikun Chobtham, Anthony C. Constantinou
• Abstract要約: 私たちは、潜伏した共同設立者の発見と学習の両方に重点を置いています。 我々は,変分ベイズ法,期待最大化,丘登り探索,構造学習の要素を組み合わせる。 本稿では,モデル選択精度を最大化する学習手法と,精度の小さな削減と引き換えに計算効率を向上させる学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.85316573653194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Discovering and parameterising latent confounders represent important and challenging problems in causal structure learning and density estimation respectively. In this paper, we focus on both discovering and learning the distribution of latent confounders. This task requires solutions that come from different areas of statistics and machine learning. We combine elements of variational Bayesian methods, expectation-maximisation, hill-climbing search, and structure learning under the assumption of causal insufficiency. We propose two learning strategies; one that maximises model selection accuracy, and another that improves computational efficiency in exchange for minor reductions in accuracy. The former strategy is suitable for small networks and the latter for moderate size networks. Both learning strategies perform well relative to existing solutions.
• Abstract（参考訳）: 潜在共同創設者の発見とパラメータ化は、因果構造学習と密度推定においてそれぞれ重要かつ困難な問題である。 本稿では,潜伏する共同創設者の分布の発見と学習に焦点をあてる。 このタスクには、統計や機械学習のさまざまな分野からのソリューションが必要です。 因果不備を前提として,変分ベイズ法,予想最大化,丘登り探索,構造学習の要素を組み合わせる。 本研究では,モデル選択精度を最大化する学習戦略と,少ない精度低下と引き換えに計算効率を向上させる学習戦略を提案する。 前者の戦略は小さなネットワークに、後者は適度なサイズのネットワークに向いている。 どちらの学習戦略も既存のソリューションとよく対応している。

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