論文の概要: Neural Graphical Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00453v4
- Date: Wed, 16 Aug 2023 20:32:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-21 20:03:04.037165
- Title: Neural Graphical Models
- Title（参考訳）: ニューラルグラフモデル
- Authors: Harsh Shrivastava, Urszula Chajewska
- Abstract要約: 本稿では,複雑な特徴依存を合理的な計算コストで表現するために,NGM(Neural Graphical Models)を導入する。
ニューラルネットワークをマルチタスク学習フレームワークとして使用することにより,機能間の依存関係構造と複雑な関数表現をキャプチャする。
NGMは、有向グラフ、無向グラフ、混合エッジグラフを含む一般的なグラフ構造に適合し、混合入力データ型をサポートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6842860806280058
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Probabilistic Graphical Models are often used to understand dynamics of a
system. They can model relationships between features (nodes) and the
underlying distribution. Theoretically these models can represent very complex
dependency functions, but in practice often simplifying assumptions are made
due to computational limitations associated with graph operations. In this work
we introduce Neural Graphical Models (NGMs) which attempt to represent complex
feature dependencies with reasonable computational costs. Given a graph of
feature relationships and corresponding samples, we capture the dependency
structure between the features along with their complex function
representations by using a neural network as a multi-task learning framework.
We provide efficient learning, inference and sampling algorithms. NGMs can fit
generic graph structures including directed, undirected and mixed-edge graphs
as well as support mixed input data types. We present empirical studies that
show NGMs' capability to represent Gaussian graphical models, perform inference
analysis of a lung cancer data and extract insights from a real world infant
mortality data provided by Centers for Disease Control and Prevention.
- Abstract（参考訳）: 確率的グラフィカルモデルはしばしばシステムのダイナミクスを理解するために使われる。
機能(ノード)と基礎となる分布の関係をモデル化することができる。
理論的には、これらのモデルは非常に複雑な依存関数を表現できるが、実際にはグラフ演算に関連する計算上の制限のために仮定を単純化することが多い。
本稿では,複雑な特徴依存を合理的な計算コストで表現しようとするニューラルネットワークモデル(NGM)を提案する。
特徴関係と対応するサンプルのグラフから、ニューラルネットワークをマルチタスク学習フレームワークとして使用することにより、機能間の依存関係構造とそれらの複雑な関数表現をキャプチャする。
効率的な学習、推論、サンプリングアルゴリズムを提供する。
NGMは、有向グラフ、無向グラフ、混合エッジグラフを含む一般的なグラフ構造に適合し、混合入力データ型をサポートする。
我々は,NGMがガウス図形モデルを表現する能力を示し,肺がんデータの推論分析を行い,疾病予防センターが提供した実世界の乳幼児死亡データから知見を抽出する実証的研究を行った。
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