論文の概要: SIMPLE-RC: Group Network Inference with Non-Sharp Nulls and Weak Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00128v1
• Date: Mon, 31 Oct 2022 20:36:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 13:53:38.799373
• Title: SIMPLE-RC: Group Network Inference with Non-Sharp Nulls and Weak Signals
• Title（参考訳）: 非シャープヌルと弱信号を用いたSIMPLE-RCグループネットワーク推論
• Authors: Jianqing Fan, Yingying Fan, Jinchi Lv, Fan Yang
• Abstract要約: 非シャープなヌル仮説をテストするために,確率結合型SIMPLE法(SIMPLE-RC)を提案する。 サブサンプリングノード対に対するSIMPLEテストの最大値として,本テストを構築した。 新しい理論の発展は、$ell_infty$-normの下でスパイクされた固有ベクトルの2階展開によって促進される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.948321043168455
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large-scale network inference with uncertainty quantification has important applications in natural, social, and medical sciences. The recent work of Fan, Fan, Han and Lv (2022) introduced a general framework of statistical inference on membership profiles in large networks (SIMPLE) for testing the sharp null hypothesis that a pair of given nodes share the same membership profiles. In real applications, there are often groups of nodes under investigation that may share similar membership profiles at the presence of relatively weaker signals than the setting considered in SIMPLE. To address these practical challenges, in this paper we propose a SIMPLE method with random coupling (SIMPLE-RC) for testing the non-sharp null hypothesis that a group of given nodes share similar (not necessarily identical) membership profiles under weaker signals. Utilizing the idea of random coupling, we construct our test as the maximum of the SIMPLE tests for subsampled node pairs from the group. Such technique reduces significantly the correlation among individual SIMPLE tests while largely maintaining the power, enabling delicate analysis on the asymptotic distributions of the SIMPLE-RC test. Our method and theory cover both the cases with and without node degree heterogeneity. These new theoretical developments are empowered by a second-order expansion of spiked eigenvectors under the $\ell_\infty$-norm, built upon our work for random matrices with weak spikes. Our theoretical results and the practical advantages of the newly suggested method are demonstrated through several simulation and real data examples.
• Abstract（参考訳）: 不確実性定量化による大規模ネットワーク推論は、自然科学、社会科学、医学において重要な応用である。 Fan, Fan, Han, Lv (2022) の最近の研究は、与えられたノードのペアが同じメンバーシッププロファイルを共有するという鋭いヌル仮説をテストするために、大きなネットワーク(SIMPLE)のメンバシッププロファイルに関する統計的推測の一般的なフレームワークを導入した。 実際のアプリケーションでは、SIMPLEで考慮された設定よりも比較的弱い信号が存在する場合、同様のメンバーシッププロファイルを共有するノード群がしばしば存在する。 これらの課題に対処するため、本論文では、与えられたノード群が、より弱い信号の下で類似した(必ずしも同一ではない)メンバーシッププロファイルを共有するという非シャープなヌル仮説をテストするためのSIMPLE法(SIMPLE-RC)を提案する。 ランダムカップリングのアイデアを生かして,グループ内のサブサンプリングノード対に対するSIMPLEテストの最大値としてテストを構築した。 このような手法により, SIMPLE-RC試験の漸近分布の微妙な解析が可能となるとともに, パワーを保ちながら, 個々のSIMPLE試験間の相関関係を著しく低減する。 提案手法と理論は,ノード次数不均一性を伴う場合と無関係の場合の両方をカバーする。 これらの新しい理論の発展は、弱スパイクを持つランダム行列に対する我々の研究に基づいて、$\ell_\infty$-norm の下でスパイクされた固有ベクトルの2次展開によって力づけられる。 提案手法の理論的結果と実用的利点は,いくつかのシミュレーションと実データ例を用いて実証した。

関連論文リスト

• A New Formulation of Lipschitz Constrained With Functional Gradient Learning for GANs [52.55025869932486]
  本稿では,大規模データセット上でGAN(Generative Adversarial Networks)のトレーニングを行うための有望な代替手法を提案する。 本稿では,GANの学習を安定させるために,Lipschitz-Constrained Functional Gradient GANs Learning (Li-CFG)法を提案する。 判別器勾配のノルムを増大させることにより、潜在ベクトルの近傍サイズを小さくすることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-20T02:48:07Z)
• Low coordinate degree algorithms II: Categorical signals and generalized stochastic block models [2.4889993472438383]
  低座標次数関数が高次元データにおけるカテゴリー構造の存在をテストできるかどうかについて検討する。 これはLCDFの連続構造試験における性能について研究したこのシリーズの最初の論文を補完するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-30T18:34:36Z)
• Network two-sample test for block models [16.597465729143813]
  2組のネットワークが同じモデルに由来するかどうかを判定することを目的とするネットワークの2サンプルテスト問題を考える。 ネットワーク分布にブロックモデル(SBM)を適用するのは,その解釈可能性と,より一般的なモデルに近似する可能性からである。 推定されたネットワークパラメータにマッチする効率的なアルゴリズムを導入し、サンプル内およびサンプル間の情報を適切に組み合わせ、コントラスト化することで、強力なテストを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-10T04:28:37Z)
• Provably Neural Active Learning Succeeds via Prioritizing Perplexing Samples [53.95282502030541]
  ニューラルネットワークベースのアクティブラーニング(NAL)は、ニューラルネットワークを使用してサンプルの小さなサブセットを選択してトレーニングする、費用対効果の高いデータ選択技術である。 我々は、機能学習の観点から、両方のクエリ基準ベースのNALの成功について、統一的な説明を提供することにより、一歩前進させようとする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T10:38:01Z)
• Collaborative non-parametric two-sample testing [55.98760097296213]
  目標は、null仮説の$p_v = q_v$が拒否されるノードを特定することである。 グラフ構造を効率的に活用する非パラメトリックコラボレーティブ2サンプルテスト(CTST)フレームワークを提案する。 提案手法は,f-divergence Estimation, Kernel Methods, Multitask Learningなどの要素を統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T14:43:56Z)
• Optimal Multi-Distribution Learning [88.3008613028333]
  マルチディストリビューション学習は、$k$の異なるデータ分散における最悪のリスクを最小限に抑える共有モデルを学ぶことを目指している。 本稿では, (d+k)/varepsilon2の順に, サンプルの複雑さを伴って, ヴァレプシロン最適ランダム化仮説を導出するアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-08T16:06:29Z)
• Instability and Local Minima in GAN Training with Kernel Discriminators [20.362912591032636]
  GAN(Generative Adversarial Networks)は、複雑なデータの生成モデリングに広く使われているツールである。 実験的な成功にもかかわらず、ジェネレータと判別器のmin-max最適化のため、GANの訓練は十分には理解されていない。 本稿では、真のサンプルと生成されたサンプルが離散有限集合であり、判別器がカーネルベースである場合に、これらの関節力学を解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-21T18:03:06Z)
• AdaPT-GMM: Powerful and robust covariate-assisted multiple testing [0.7614628596146599]
  偽発見率(FDR)制御を用いた複数検定の実証的ベイズ法を提案する。 本手法は,アダプティブp値しきい値法(AdaPT)をマスク方式の一般化により洗練する。 我々は、AdaPT-GMMと呼ばれる新しい手法が一貫して高出力を実現することを、広範囲にわたるシミュレーションと実データ例で示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-30T05:06:18Z)
• Double Generative Adversarial Networks for Conditional Independence Testing [8.359770027722275]
  高次元条件独立テストは統計学と機械学習の重要な構成要素である。 本稿では,GAN(Double Generative Adversarial Network)に基づく推論手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-03T16:14:15Z)
• Lower bounds in multiple testing: A framework based on derandomized proxies [107.69746750639584]
  本稿では, 各種コンクリートモデルへの適用例を示す, デランドマイズに基づく分析戦略を提案する。 これらの下界のいくつかを数値シミュレーションし、Benjamini-Hochberg (BH) アルゴリズムの実際の性能と密接な関係を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-07T19:59:51Z)
• Noisy Adaptive Group Testing using Bayesian Sequential Experimental Design [63.48989885374238]
  病気の感染頻度が低い場合、Dorfman氏は80年前に、人のテストグループは個人でテストするよりも効率が良いことを示した。 本研究の目的は,ノイズの多い環境で動作可能な新しいグループテストアルゴリズムを提案することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-26T23:41:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。