Fugu-MT 論文翻訳(概要): antGLasso: An Efficient Tensor Graphical Lasso Algorithm

論文の概要: antGLasso: An Efficient Tensor Graphical Lasso Algorithm

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02920v1
Date: Sat, 5 Nov 2022 14:36:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-08 16:01:30.422176
Title: antGLasso: An Efficient Tensor Graphical Lasso Algorithm
Title（参考訳）: antGLasso: 効率的なテンソルグラフラッソアルゴリズム
Authors: Bailey Andrew, David Westhead, Luisa Cutillo
Abstract要約: 本稿では,依存関係構造を解析的に推定するテンソルグラフラッソアルゴリズムを提案する。これにより、複数の桁のスピードアップが可能になり、このクラスのアルゴリズムを大規模な実世界のデータセットで使用することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The class of bigraphical lasso algorithms (and, more broadly, 'tensor'-graphical lasso algorithms) has been used to estimate dependency structures within matrix and tensor data. However, all current methods to do so take prohibitively long on modestly sized datasets. We present a novel tensor-graphical lasso algorithm that analytically estimates the dependency structure, unlike its iterative predecessors. This provides a speedup of multiple orders of magnitude, allowing this class of algorithms to be used on large, real-world datasets.
Abstract（参考訳）: グラフラッソアルゴリズムのクラス(およびより広くは「テンソル」グラフラッソアルゴリズム)は、行列およびテンソルデータ内の依存構造を推定するために用いられてきた。しかし、現在のすべての手法は、控えめなサイズのデータセットに非常に長い時間がかかる。本稿では,その反復的前駆体とは異なり,依存関係構造を解析的に推定するテンソルグラフラッソアルゴリズムを提案する。これにより、複数の桁数のスピードアップが可能になり、このクラスのアルゴリズムを大規模な現実世界のデータセットで使用できる。

関連論文リスト

GraphFM: A Scalable Framework for Multi-Graph Pretraining [2.882104808886318]
本稿では,さまざまな領域のグラフデータセットにまたがるノード分類タスクに適した,スケーラブルなマルチグラフ・マルチタスク事前学習手法を提案する。我々は,740万以上のノードと1億1900万のエッジからなる152のグラフデータセットのモデルをトレーニングすることで,このアプローチの有効性を実証する。以上の結果から,多種多様な実・合成グラフの事前学習により適応性と安定性が向上し,最先端のスペシャリストモデルと競合する結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-16T16:51:43Z)
Probabilistic Unrolling: Scalable, Inverse-Free Maximum Likelihood Estimation for Latent Gaussian Models [69.22568644711113]
我々は,モンテカルロサンプリングと反復線形解法を組み合わせた確率的アンローリングを導入し,行列逆転を回避した。理論的解析により,解法の繰り返しによる解法の解法と逆転が最大値推定の勾配推定を高速化することを示した。シミュレーションおよび実データ実験において、確率的アンロールは、モデル性能の損失を最小限に抑えながら、勾配EMよりも桁違いに高速な潜在ガウスモデルを学習することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-05T21:08:34Z)
Learning from aggregated data with a maximum entropy model [73.63512438583375]
我々は,観測されていない特徴分布を最大エントロピー仮説で近似することにより,ロジスティック回帰と類似した新しいモデルが,集約データからのみ学習されることを示す。我々は、この方法で学習したモデルが、完全な非凝集データでトレーニングされたロジスティックモデルに匹敵するパフォーマンスを達成することができるという、いくつかの公開データセットに関する実証的な証拠を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-05T09:17:27Z)
Image Generation with Multimodal Priors using Denoising Diffusion Probabilistic Models [54.1843419649895]
このタスクを達成するために生成モデルを使用する際の大きな課題は、すべてのモダリティと対応する出力を含むペアデータの欠如である。本稿では,拡散確率的合成モデルに基づく多モデル先行画像生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-10T12:23:05Z)
Adaptive Cholesky Gaussian Processes [7.684183064816171]
本稿では,データの部分集合のみを考慮し,正確なガウス過程モデルを大規模データセットに適合させる手法を提案する。我々のアプローチは、計算オーバーヘッドが少ない正確な推論中に、サブセットのサイズがフライで選択されるという点で新しくなっています。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-22T09:43:46Z)
Multimodal Data Fusion in High-Dimensional Heterogeneous Datasets via Generative Models [16.436293069942312]
我々は、教師なしの方法で高次元異種データから確率的生成モデルを学習することに興味がある。本稿では,指数関数的な分布系を通じて異なるデータ型を結合する一般的なフレームワークを提案する。提案アルゴリズムは、実数値(ガウス)とカテゴリー(マルチノミカル)の特徴を持つ、よく遭遇する異種データセットについて詳細に述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-27T18:10:31Z)
Regularization of Mixture Models for Robust Principal Graph Learning [0.0]
D$次元データポイントの分布から主グラフを学習するために,Mixture Modelsの正規化バージョンを提案する。モデルのパラメータは期待最大化手順によって反復的に推定される。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-16T18:00:02Z)
Generalized Matrix Factorization: efficient algorithms for fitting generalized linear latent variable models to large data arrays [62.997667081978825]
一般化線形潜在変数モデル(GLLVM)は、そのような因子モデルを非ガウス応答に一般化する。 GLLVMのモデルパラメータを推定する現在のアルゴリズムは、集約的な計算を必要とし、大規模なデータセットにスケールしない。本稿では,GLLVMを高次元データセットに適用するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-06T04:28:19Z)
Graph Gamma Process Generalized Linear Dynamical Systems [60.467040479276704]
実マルチ変数時系列をモデル化するために,グラフガンマ過程(GGP)線形力学系を導入する。時間的パターン発見のために、モデルの下での潜在表現は、時系列を多変量部分列の同相集合に分解するために使用される。非零次ノード数が有限であるランダムグラフを用いて、潜時状態遷移行列の空間パターンと次元の両方を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-25T04:16:34Z)
Block-Approximated Exponential Random Graphs [77.4792558024487]
指数乱グラフ(ERG)の分野における重要な課題は、大きなグラフ上の非自明なERGの適合である。本稿では,非自明なERGに対する近似フレームワークを提案する。我々の手法は、数百万のノードからなるスパースグラフにスケーラブルである。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-14T11:42:16Z)

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。