論文の概要: Inferring networks from time series: a neural approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.18059v1
- Date: Thu, 30 Mar 2023 15:51:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-03 13:56:33.646945
- Title: Inferring networks from time series: a neural approach
- Title（参考訳）: 時系列からネットワークを推測する:ニューラルネットワーク
- Authors: Thomas Gaskin, Grigorios A. Pavliotis, Mark Girolami
- Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワーク密度行列を用いて大規模ネットワーク隣接系列データを推定する,強力で高速な計算手法を提案する。
我々は、電力カットに対する応答の観測から、イギリスの電力グリッド内の線路故障箇所を推定することで、我々の能力を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7734726150561089
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Network structures underlie the dynamics of many complex phenomena, from gene
regulation and foodwebs to power grids and social media. Yet, as they often
cannot be observed directly, their connectivities must be inferred from
observations of their emergent dynamics. In this work we present a powerful and
fast computational method to infer large network adjacency matrices from time
series data using a neural network. Using a neural network provides uncertainty
quantification on the prediction in a manner that reflects both the
non-convexity of the inference problem as well as the noise on the data. This
is useful since network inference problems are typically underdetermined, and a
feature that has hitherto been lacking from network inference methods. We
demonstrate our method's capabilities by inferring line failure locations in
the British power grid from observations of its response to a power cut. Since
the problem is underdetermined, many classical statistical tools (e.g.
regression) will not be straightforwardly applicable. Our method, in contrast,
provides probability densities on each edge, allowing the use of hypothesis
testing to make meaningful probabilistic statements about the location of the
power cut. We also demonstrate our method's ability to learn an entire cost
matrix for a non-linear model from a dataset of economic activity in Greater
London. Our method outperforms OLS regression on noisy data in terms of both
speed and prediction accuracy, and scales as $N^2$ where OLS is cubic. Since
our technique is not specifically engineered for network inference, it
represents a general parameter estimation scheme that is applicable to any
parameter dimension.
- Abstract（参考訳）: ネットワーク構造は、遺伝子規制や食品ウェブから電力網やソーシャルメディアに至るまで、多くの複雑な現象のダイナミクスを基盤としている。
しかし、しばしば直接観測できないため、それらの結合性は創発力学の観測から推測されなければならない。
本研究では,ニューラルネットワークを用いて時系列データから大規模ネットワーク隣接行列を推定する,強力で高速な計算手法を提案する。
ニューラルネットワークを使用することで、推論問題の非凸性とデータのノイズの両方を反映した予測の不確実性定量化が可能になる。
ネットワーク推論の問題は一般的に未決定であり、ネットワーク推論の方法に欠けていた機能であるため、これは有用である。
本手法は,イギリス電力網の系統故障箇所を電力カットに対する応答を観測して推算し,その性能を実証する。
問題は未決定であるため、多くの古典的な統計ツール(例えば回帰)は直接適用されない。
対照的に,提案手法は各エッジに確率密度を提供し,仮説テストを用いることでパワーカットの位置に関する有意義な確率的ステートメントを実現できる。
また, グレーター・ロンドンにおける経済活動のデータセットから, 非線形モデルに対するコスト行列全体を学習できることを示す。
提案手法は, 雑音データに対して, 速度と予測精度の両方でOLSレグレッションを上回り, OLSが立方体である場合, N^2$としてスケールする。
本手法は特にネットワーク推定のために設計されていないため,任意のパラメータ次元に適用可能な一般パラメータ推定方式を示す。
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