論文の概要: Biases in Inverse Ising Estimates of Near-Critical Behaviour

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05556v1
• Date: Fri, 13 Jan 2023 14:01:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-16 15:38:26.888482
• Title: Biases in Inverse Ising Estimates of Near-Critical Behaviour
• Title（参考訳）: 逆イジング推定における非臨界行動のバイアス
• Authors: Maximilian Benedikt Kloucek, Thomas Machon, Shogo Kajimura, C. Patrick Royall, Naoki Masuda, Francesco Turci
• Abstract要約: 逆推論は、ペアワイズ相互作用を経験的相関から再構成することを可能にする。 Pseudo-likelihood (PLM) などの推定値に偏りが認められた。 データ駆動法は神経科学による機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)データセットに研究され応用された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inverse Ising inference allows pairwise interactions of complex binary systems to be reconstructed from empirical correlations. Typical estimators used for this inference, such as Pseudo-likelihood maximization (PLM), are biased. Using the Sherrington-Kirkpatrick (SK) model as a benchmark, we show that these biases are large in critical regimes close to phase boundaries, and may alter the qualitative interpretation of the inferred model. In particular, we show that the small-sample bias causes models inferred through PLM to appear closer-to-criticality than one would expect from the data. Data-driven methods to correct this bias are explored and applied to a functional magnetic resonance imaging (fMRI) dataset from neuroscience. Our results indicate that additional care should be taken when attributing criticality to real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 逆イジング推論は、複雑な二元系の対の相互作用を経験的相関から再構成することを可能にする。 この推論に使用される典型的な推定器、例えば擬類似最大化(plm)は偏りがある。 シェリントン・カークパトリックモデル(SK)をベンチマークとして、これらのバイアスは位相境界に近い臨界状態において大きく、推論されたモデルの定性的な解釈を変える可能性があることを示す。 特に,小標本バイアスは,plmによって推定されるモデルが,データから期待されるよりも臨界に近いように見えることを示している。 このバイアスを補正するデータ駆動法は、神経科学による機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)データセットに適用される。 実世界のデータセットにクリティカル性が帰属する場合には,追加の注意が必要であることが示唆された。

関連論文リスト

• A Likelihood Based Approach to Distribution Regression Using Conditional Deep Generative Models [6.647819824559201]
  本研究では,条件付き深部生成モデルの推定のための可能性に基づくアプローチの大規模サンプル特性について検討する。 その結果,条件分布を推定するための最大極大推定器の収束率を導いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T20:46:21Z)
• Looking at Model Debiasing through the Lens of Anomaly Detection [11.113718994341733]
  ディープニューラルネットワークはデータのバイアスに敏感である。 本稿では,異常検出に基づく新しいバイアス同定手法を提案する。 合成および実際のベンチマークデータセット上で、最先端のパフォーマンスに到達する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-24T17:30:21Z)
• A PAC-Bayesian Perspective on the Interpolating Information Criterion [54.548058449535155]
  補間系の性能に影響を及ぼす要因を特徴付ける一般モデルのクラスに対して,PAC-Bayes境界がいかに得られるかを示す。 オーバーパラメータ化モデルに対するテスト誤差が、モデルとパラメータの初期化スキームの組み合わせによって課される暗黙の正規化の品質に依存するかの定量化を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-13T01:48:08Z)
• Approximating Counterfactual Bounds while Fusing Observational, Biased and Randomised Data Sources [64.96984404868411]
  我々は、複数の、偏見のある、観察的、介入的な研究からのデータを統合するという問題に対処する。 利用可能なデータの可能性は局所的な最大値を持たないことを示す。 次に、同じアプローチが複数のデータセットの一般的なケースにどのように対処できるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-31T11:28:24Z)
• Diffusion Causal Models for Counterfactual Estimation [18.438307666925425]
  本稿では,観測画像データから因果構造を推定する作業について考察する。 Diff-SCMは,近年の発電エネルギーモデルの発展を基盤とした構造因果モデルである。 Diff-SCMはMNISTデータに基づくベースラインよりも現実的で最小限のデファクトアルを生成しており、ImageNetデータにも適用可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-21T12:23:01Z)
• Optimal regularizations for data generation with probabilistic graphical models [0.0]
  経験的に、よく調和された正規化スキームは、推論されたモデルの品質を劇的に改善する。 生成的ペアワイドグラフィカルモデルの最大Aポストエリオーリ(MAP)推論におけるL2とL1の正規化について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-02T14:45:16Z)
• The Interplay Between Implicit Bias and Benign Overfitting in Two-Layer Linear Networks [51.1848572349154]
  ノイズの多いデータに完全に適合するニューラルネットワークモデルは、見当たらないテストデータにうまく一般化できる。 我々は,2層線形ニューラルネットワークを2乗損失の勾配流で補間し,余剰リスクを導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-25T22:01:01Z)
• Harmonization with Flow-based Causal Inference [12.739380441313022]
  本稿では, 医療データを調和させる構造因果モデル (SCM) に対して, 反実的推論を行う正規化フローに基づく手法を提案する。 我々は,この手法が最先端のアルゴリズムよりもドメイン間一般化に寄与することを示すために,複数の,大規模な実世界の医療データセットを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-12T19:57:35Z)
• Counterfactual Maximum Likelihood Estimation for Training Deep Networks [83.44219640437657]
  深層学習モデルは、予測的手がかりとして学習すべきでない急激な相関を学習する傾向がある。 本研究では,観測可能な共同設立者による相関関係の緩和を目的とした因果関係に基づくトレーニングフレームワークを提案する。 自然言語推論(NLI)と画像キャプションという2つの実世界の課題について実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T17:47:16Z)
• Leveraging Global Parameters for Flow-based Neural Posterior Estimation [90.21090932619695]
  実験観測に基づくモデルのパラメータを推定することは、科学的方法の中心である。 特に困難な設定は、モデルが強く不確定であるとき、すなわち、パラメータの異なるセットが同一の観測をもたらすときである。 本稿では,グローバルパラメータを共有する観測の補助的セットによって伝達される付加情報を利用して,その不確定性を破る手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-12T12:23:13Z)
• On Disentangled Representations Learned From Correlated Data [59.41587388303554]
  相関データに対する最も顕著な絡み合うアプローチの挙動を解析することにより、現実のシナリオにギャップを埋める。 本研究では,データセットの体系的相関が学習され,潜在表現に反映されていることを示す。 また、トレーニング中の弱い監督や、少数のラベルで事前訓練されたモデルを修正することで、これらの潜伏相関を解消する方法を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-14T12:47:34Z)

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。