論文の概要: Neural Graph Revealers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13582v2
• Date: Tue, 28 Feb 2023 06:02:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-01 12:28:28.849995
• Title: Neural Graph Revealers
• Title（参考訳）: ニューラルグラフ露光器
• Authors: Harsh Shrivastava, Urszula Chajewska
• Abstract要約: 確率的グラフモデルとスパースグラフリカバリ手法を効率的にマージするために,NGR(Neural Graph Revealers)を提案する。 NGRはニューラルネットワークを「ガラス箱」、より具体的にはマルチタスク学習フレームワークとみなしている。 重度乳幼児死亡データに対するスパースグラフの回収と確率的推定をCenters for Disease Control and Preventionにより行った実験結果について報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.692919446383274
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Sparse graph recovery methods work well where the data follows their assumptions but often they are not designed for doing downstream probabilistic queries. This limits their adoption to only identifying connections among the input variables. On the other hand, the Probabilistic Graphical Models (PGMs) assume an underlying base graph between variables and learns a distribution over them. PGM design choices are carefully made such that the inference \& sampling algorithms are efficient. This brings in certain restrictions and often simplifying assumptions. In this work, we propose Neural Graph Revealers (NGRs), that are an attempt to efficiently merge the sparse graph recovery methods with PGMs into a single flow. The problem setting consists of an input data X with D features and M samples and the task is to recover a sparse graph showing connection between the features and learn a probability distribution over the D at the same time. NGRs view the neural networks as a `glass box' or more specifically as a multitask learning framework. We introduce `Graph-constrained path norm' that NGRs leverage to learn a graphical model that captures complex non-linear functional dependencies between the features in the form of an undirected sparse graph. Furthermore, NGRs can handle multimodal inputs like images, text, categorical data, embeddings etc. which is not straightforward to incorporate in the existing methods. We show experimental results of doing sparse graph recovery and probabilistic inference on data from Gaussian graphical models and a multimodal infant mortality dataset by Centers for Disease Control and Prevention.
• Abstract（参考訳）: スパースグラフリカバリ手法は、データが仮定に従っているところでうまく機能するが、下流の確率的クエリのために設計されていないことが多い。 これにより、入力変数間の接続を識別するのみに制限される。 一方、確率グラフモデル (Probabilistic Graphical Models, PGM) は、変数間の基底グラフを仮定し、それらの上の分布を学習する。 推論 \&サンプリングアルゴリズムが効率的であるように、PGM設計選択を慎重に行う。 これは特定の制限をもたらし、しばしば仮定を単純化する。 本研究では,sparse graph recovery 法を pgms と効率的に統合し,単一のフローにマージするニューラルグラフ露光器 (ngrs) を提案する。 問題設定は、d特徴とmサンプルとを備えた入力データxからなり、その課題は、特徴間の接続を示すスパースグラフを復元し、同時にd上の確率分布を学習することである。 NGRはニューラルネットワークを‘ガラスボックス’、あるいはより具体的にはマルチタスク学習フレームワークとみなしている。 ngrは,無向スパースグラフの形式で特徴間の複雑な非線形関数依存性をキャプチャするグラフィカルモデルを学ぶために,'graph-constrained path norm'を導入する。 さらに、NGRは、画像、テキスト、カテゴリデータ、埋め込みなど、既存のメソッドに組み込むのが簡単ではないマルチモーダル入力を処理できる。 ガウス図形モデルと乳幼児死亡率データセットから得られたデータについて,病害管理予防センターによる疎グラフ復元と確率的推測を行い,その実験結果を示す。

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