論文の概要: Large-scale Bayesian Structure Learning for Gaussian Graphical Models using Marginal Pseudo-likelihood

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00127v3
• Date: Fri, 19 Jul 2024 21:24:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-24 05:46:42.615731
• Title: Large-scale Bayesian Structure Learning for 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大規模ベイズ構造学習
• Authors: Reza Mohammadi, Marit Schoonhoven, Lucas Vogels, S. Ilker Birbil,
• Abstract要約: 我々は2つの新しいマルコフ連鎖モンテカルロ探索アルゴリズムを導入する。 これらのアルゴリズムは、1000変数の大規模問題であっても、標準コンピュータ上でわずか数分で信頼性の高い結果を提供できる。 また,ヒトおよびマウスの遺伝子発現研究における中・大規模応用における本手法の有用性について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.26249027950824516
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bayesian methods for learning Gaussian graphical models offer a comprehensive framework that addresses model uncertainty and incorporates prior knowledge. Despite their theoretical strengths, the applicability of Bayesian methods is often constrained by computational demands, especially in modern contexts involving thousands of variables. To overcome this issue, we introduce two novel Markov chain Monte Carlo (MCMC) search algorithms with a significantly lower computational cost than leading Bayesian approaches. Our proposed MCMC-based search algorithms use the marginal pseudo-likelihood approach to bypass the complexities of computing intractable normalizing constants and iterative precision matrix sampling. These algorithms can deliver reliable results in mere minutes on standard computers, even for large-scale problems with one thousand variables. Furthermore, our proposed method efficiently addresses model uncertainty by exploring the full posterior graph space. We establish the consistency of graph recovery, and our extensive simulation study indicates that the proposed algorithms, particularly for large-scale sparse graphs, outperform leading Bayesian approaches in terms of computational efficiency and accuracy. We also illustrate the practical utility of our methods on medium and large-scale applications from human and mice gene expression studies. The implementation supporting the new approach is available through the R package BDgraph.
• Abstract（参考訳）: ガウスのグラフィカルモデルを学習するためのベイズ的手法は、モデルの不確実性に対処し、事前の知識を組み込む包括的なフレームワークを提供する。 その理論的な強みにもかかわらず、ベイズ法の適用性はしばしば計算的要求、特に数千の変数を含む現代の文脈によって制約される。 この問題を解決するために,マルコフ連鎖モンテカルロ (MCMC) 探索アルゴリズムを導入する。 提案したMCMCに基づく探索アルゴリズムは,計算の難解な正規化定数と反復的精度行列サンプリングの複雑さを回避するために,境界擬似リフレーション手法を用いる。 これらのアルゴリズムは、1000変数の大規模問題であっても、標準コンピュータ上でわずか数分で信頼性の高い結果を提供できる。 さらに,本提案手法は,全後部グラフ空間を探索することにより,モデルの不確かさを効果的に解決する。 グラフリカバリの整合性を確立し,より広範なシミュレーション研究により,提案したアルゴリズム,特に大規模スパースグラフは,計算効率と精度でベイズ的手法より優れていることが示された。 また,ヒトおよびマウスの遺伝子発現研究における中・大規模応用における本手法の有用性について述べる。 新しいアプローチをサポートする実装は、RパッケージのBDgraphから入手できる。

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