論文の概要: Learning the hub graphical Lasso model with the structured sparsity via an efficient algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08852v2
• Date: Fri, 02 May 2025 09:27:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 17:21:19.592615
• Title: Learning the hub graphical Lasso model with the structured sparsity via an efficient algorithm
• Title（参考訳）: 効率的なアルゴリズムによる空間構造を用いたハブグラフィカルラッソモデルの学習
• Authors: Chengjing Wang, Peipei Tang, Wenling He, Meixia Lin,
• Abstract要約: ハブグラフィカルモデルを推定する二相アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムはまず,乗算器の2つの交互方向法(ADMM)を用いてよい初期点を生成し,次に半平滑ニュートン法(SSN)に基づく拡張ラグランジアン法(ALM)を暖房開始する。 合成データと実データの両方に関する包括的な実験は、既存の最先端アルゴリズムよりも明らかに優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9999629695552196
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Graphical models have exhibited their performance in numerous tasks ranging from biological analysis to recommender systems. However, graphical models with hub nodes are computationally difficult to fit, particularly when the dimension of the data is large. To efficiently estimate the hub graphical models, we introduce a two-phase algorithm. The proposed algorithm first generates a good initial point via a dual alternating direction method of multipliers (ADMM), and then warm starts a semismooth Newton (SSN) based augmented Lagrangian method (ALM) to compute a solution that is accurate enough for practical tasks. We fully excavate the sparsity structure of the generalized Jacobian arising from the hubs in the graphical models, which ensures that the algorithm can obtain a nice solution very efficiently. Comprehensive experiments on both synthetic data and real data show that it obviously outperforms the existing state-of-the-art algorithms. In particular, in some high dimensional tasks, it can save more than 70\% of the execution time, meanwhile still achieves a high-quality estimation.
• Abstract（参考訳）: グラフィックモデルは、生物学的分析からレコメンダシステムまで、様々なタスクでその性能を示してきた。 しかし、ハブノードを持つグラフィカルモデルは、特にデータサイズが大きい場合、計算が困難である。 ハブグラフィカルモデルを効率的に推定するために,2相アルゴリズムを導入する。 提案アルゴリズムはまず,乗算器の2つの交互方向法 (ADMM) を用いてよい初期点を生成し,次に半平滑なニュートン法 (SSN) をベースとした拡張ラグランジアン法 (ALM) を温め,実用的なタスクに十分な精度の解を求める。 グラフィカルモデルにおいて、ハブから生じる一般化ヤコビアンの空間構造を完全に抽出し、アルゴリズムが優れた解を非常に効率的に得ることを保証する。 合成データと実データの両方に関する包括的な実験は、既存の最先端アルゴリズムよりも明らかに優れていることを示している。 特に、高次元のタスクでは、実行時間の70%以上を節約できる一方で、高品質な見積もりも達成できる。

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