論文の概要: High-Dimensional Bayesian Structure Learning in Gaussian Graphical Models using Marginal Pseudo-Likelihood

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00127v1
• Date: Fri, 30 Jun 2023 20:37:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-07-05 17:51:40.807266
• Title: High-Dimensional Bayesian Structure Learning in Gaussian Graphical Models using Marginal Pseudo-Likelihood
• Title（参考訳）: Marginal Pseudo-Likelihood を用いたガウス図形モデルの高次元ベイズ構造学習
• Authors: Reza Mohammadi, Marit Schoonhoven, Lucas Vogels, S. Ilker Birbil
• Abstract要約: 本稿では、この計算課題に対処するために、辺りの擬似類似性を用いた2つの革新的な探索アルゴリズムを提案する。 この新しいアプローチをサポートするコードは、RパッケージのBDgraphを通じて利用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.678645863215506
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gaussian graphical models depict the conditional dependencies between variables within a multivariate normal distribution in a graphical format. The identification of these graph structures is an area known as structure learning. However, when utilizing Bayesian methodologies in structure learning, computational complexities can arise, especially with high-dimensional graphs surpassing 250 nodes. This paper introduces two innovative search algorithms that employ marginal pseudo-likelihood to address this computational challenge. These methods can swiftly generate reliable estimations for problems encompassing 1000 variables in just a few minutes on standard computers. For those interested in practical applications, the code supporting this new approach is made available through the R package BDgraph.
• Abstract（参考訳）: ガウス図形モデルは、多変量正規分布内の変数間の条件依存をグラフィカルフォーマットで表現する。 これらのグラフ構造の同定は構造学習として知られる領域である。 しかし、構造学習においてベイズ的手法を利用する場合、特に250ノードを超える高次元グラフでは計算複雑性が生じる。 本稿では,この計算課題に対処するために,辺縁的擬似類似性を用いた2つの革新的な探索アルゴリズムを提案する。 これらの手法は、標準コンピュータ上でわずか数分で1000変数を含む問題に対する信頼性の高い推定を迅速に生成できる。 実用アプリケーションに関心がある人のために、この新しいアプローチをサポートするコードは、RパッケージのBDgraphから入手できる。

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