論文の概要: Module-based regularization improves Gaussian graphical models when observing noisy data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16796v2
• Date: Tue, 4 Apr 2023 06:26:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 17:22:01.311736
• Title: Module-based regularization improves Gaussian graphical models when observing noisy data
• Title（参考訳）: モジュールベース正規化によるノイズデータ観測時のガウスグラフィカルモデルの改善
• Authors: Magnus Neuman, Joaqu\'in Calatayud, Viktor Tasselius, Martin Rosvall
• Abstract要約: 我々は,正規化強度のクロスバリデーションにおいて,推論ネットワークのモジュラ構造を統合することを提案する。 合成データと実データを用いて、この手法により、ノイズの多いデータにおいてモジュラ構造をよりよく復元し、推論できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Researchers often represent relations in multi-variate correlational data using Gaussian graphical models, which require regularization to sparsify the models. Acknowledging that they often study the modular structure of the inferred network, we suggest integrating it in the cross-validation of the regularization strength to balance under- and overfitting. Using synthetic and real data, we show that this approach allows us to better recover and infer modular structure in noisy data compared with the graphical lasso, a standard approach using the Gaussian log-likelihood when cross-validating the regularization strength.
• Abstract（参考訳）: 研究者はしばしばガウス図形モデルを用いて多変量相関データで関係を表現する。 推論されたネットワークのモジュラ構造をよく研究していることを認識し、正規化強度のクロスバリデーションに組み込んでアンダーフィッティングとオーバーフィッティングのバランスをとることを提案する。 合成および実データを用いることで,正規化強度をクロスバリデーションする場合のガウス対類似性を用いた標準的なアプローチであるグラフィカルラスソに比べて,ノイズデータにおけるモジュラー構造の復元と推定が容易になることを示す。

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