論文の概要: Differentiable and Transportable Structure Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06354v1
• Date: Mon, 13 Jun 2022 17:50:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-14 14:53:02.870485
• Title: Differentiable and Transportable Structure Learning
• Title（参考訳）: 微分可能かつ伝達可能な構造学習
• Authors: Jeroen Berrevoets, Nabeel Seedat, Fergus Imrie, Mihaela van der Schaar
• Abstract要約: 本稿では,新しい構造と損失関数を用いて,検出された構造物の輸送性を回復するD構造について紹介する。 エッジ精度と構造ハミング距離に関して,D構造を実証的に検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.84540901950616
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We are interested in unsupervised structure learning with a particular focus on directed acyclic graphical (DAG) models. Compute required to infer these structures is typically super-exponential in the amount of variables, as inference requires a sweep of a combinatorially large space of potential structures. That is, until recent advances allowed to search this space using a differentiable metric, drastically reducing search time. While this technique -- named NOTEARS -- is widely considered a seminal work in DAG-discovery, it concedes an important property in favour of differentiability: transportability. In our paper we introduce D-Struct which recovers transportability in the found structures through a novel architecture and loss function, while remaining completely differentiable. As D-Struct remains differentiable, one can easily adopt our method in differentiable architectures as was previously done with NOTEARS. In our experiments we empirically validate D-Struct with respect to edge accuracy and the structural Hamming distance.
• Abstract（参考訳）: 我々は,有向非巡回グラフィカルモデル(DAG)に着目した教師なし構造学習に興味を持っている。 これらの構造を推論するために必要となる計算は、一般的に変数の量において超指数的である。 つまり、最近の進歩によってこの空間を微分可能な計量を用いて探索できるまで、検索時間は劇的に削減される。 この手法は notears と名付けられ、dag-discovery の独創的な作品と見なされているが、微分可能性(英語版)(transportability)を支持する重要な特性である。 本稿では,新しいアーキテクチャと損失関数により,検出された構造物の輸送性を復元するD-Structを提案する。 D-Structは相変わらず差別化可能であるため、従来NOTEARSで行われていたように、我々の手法を差別化可能なアーキテクチャで容易に適用することができる。 実験では, エッジ精度とハミング距離に関するD構造を実験的に検証した。

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