論文の概要: Comparative Study of Inference Methods for Interpolative Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14542v1
• Date: Wed, 29 Jun 2022 11:37:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-01 00:35:32.126152
• Title: Comparative Study of Inference Methods for Interpolative Decomposition
• Title（参考訳）: 補間分解における推論法の比較検討
• Authors: Jun Lu
• Abstract要約: 補間分解(ID)学習のための自動関係決定(ARD)を用いた確率モデルを提案する。 CCLE $EC50$, CCLE $IC50$, Gene Body Methylation, promoteder Methylation datasets with different size, and dimensions。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.913248451323163
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a probabilistic model with automatic relevance determination (ARD) for learning interpolative decomposition (ID), which is commonly used for low-rank approximation, feature selection, and identifying hidden patterns in data, where the matrix factors are latent variables associated with each data dimension. Prior densities with support on the specified subspace are used to address the constraint for the magnitude of the factored component of the observed matrix. Bayesian inference procedure based on Gibbs sampling is employed. We evaluate the model on a variety of real-world datasets including CCLE $EC50$, CCLE $IC50$, Gene Body Methylation, and Promoter Methylation datasets with different sizes, and dimensions, and show that the proposed Bayesian ID algorithms with automatic relevance determination lead to smaller reconstructive errors even compared to vanilla Bayesian ID algorithms with fixed latent dimension set to matrix rank.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,低位近似や特徴選択,データ内の隠れパターンの同定によく用いられる補間分解(interpolative decomposition:id)を学習するための,行列因子が各データ次元に関連づけられた潜在変数である確率的モデルを提案する。 指定された部分空間に対する支持を持つ事前密度は、観測行列の因子成分の大きさの制約に対処するために用いられる。 ギブスサンプリングに基づくベイズ推定手法を用いる。 ccle $ec50$, ccle $ic50$, gene body methylation, promoter methylation datasets with different sizes and dimensionなど,様々な実世界のデータセット上でモデルを評価した結果, 提案手法が自動的適合性判定によるベイジアンidアルゴリズムを行列ランクに固定されたバニラベイジアンidアルゴリズムと比較しても, 再構成誤差が小さいことがわかった。

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