論文の概要: Parameter Estimation in DAGs from Incomplete Data via Optimal Transport

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15927v4
• Date: Sat, 1 Jun 2024 10:53:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 21:29:55.918726
• Title: Parameter Estimation in DAGs from Incomplete Data via Optimal Transport
• Title（参考訳）: 最適輸送による不完全データからのDAGのパラメータ推定
• Authors: Vy Vo, Trung Le, Tung-Long Vuong, He Zhao, Edwin Bonilla, Dinh Phung,
• Abstract要約: 我々は、理論的な枠組みを開発し、我々のアプローチの堅牢性と汎用性を示す広範な実証的な証拠でそれを支援する。 提案手法は, 地中構造パラメータを効果的に復元するだけでなく, 下流アプリケーション上でのベースラインの競合よりも, 比較可能か, あるいは優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.740382124473975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Estimating the parameters of a probabilistic directed graphical model from incomplete data is a long-standing challenge. This is because, in the presence of latent variables, both the likelihood function and posterior distribution are intractable without assumptions about structural dependencies or model classes. While existing learning methods are fundamentally based on likelihood maximization, here we offer a new view of the parameter learning problem through the lens of optimal transport. This perspective licenses a general framework that operates on any directed graphs without making unrealistic assumptions on the posterior over the latent variables or resorting to variational approximations. We develop a theoretical framework and support it with extensive empirical evidence demonstrating the versatility and robustness of our approach. Across experiments, we show that not only can our method effectively recover the ground-truth parameters but it also performs comparably or better than competing baselines on downstream applications.
• Abstract（参考訳）: 不完全なデータから確率論的指向グラフィカルモデルのパラメータを推定することは、長年にわたる課題である。 これは、潜伏変数が存在する場合、可能性関数と後続分布の両方が、構造的依存やモデルクラスに関する仮定なしでは難解であるからである。 既存の学習手法は基本的に最大化の可能性に基づくものであるが、ここでは最適な輸送のレンズを通してパラメータ学習問題の新たな視点を提供する。 この観点は任意の有向グラフ上で動作し、潜在変数の後方に非現実的な仮定や変分近似に頼ることなく、一般的なフレームワークをライセンスする。 我々は、理論的な枠組みを開発し、我々のアプローチの汎用性と堅牢性を示す広範な実証的な証拠でそれを支援する。 実験を通して,本手法は,地中構造パラメータを効果的に復元できるだけでなく,下流アプリケーション上でのベースラインの競合よりも相容れない,あるいは優れていることを示す。

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