論文の概要: Spectral Estimators for Structured Generalized Linear Models via Approximate Message Passing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14507v2
• Date: Tue, 11 Jun 2024 11:56:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 01:18:21.059100
• Title: Spectral Estimators for Structured Generalized Linear Models via Approximate Message Passing
• Title（参考訳）: 近似メッセージパッシングによる構造一般化線形モデルのスペクトル推定
• Authors: Yihan Zhang, Hong Chang Ji, Ramji Venkataramanan, Marco Mondelli,
• Abstract要約: 本研究では,高次元一般化線形モデルにおけるパラメータ推定の問題について考察する。 広く使われているにもかかわらず、厳密なパフォーマンス特性とデータ前処理の原則が、構造化されていない設計でのみ利用可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.91482208876914
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the problem of parameter estimation in a high-dimensional generalized linear model. Spectral methods obtained via the principal eigenvector of a suitable data-dependent matrix provide a simple yet surprisingly effective solution. However, despite their wide use, a rigorous performance characterization, as well as a principled way to preprocess the data, are available only for unstructured (i.i.d.\ Gaussian and Haar orthogonal) designs. In contrast, real-world data matrices are highly structured and exhibit non-trivial correlations. To address the problem, we consider correlated Gaussian designs capturing the anisotropic nature of the features via a covariance matrix $\Sigma$. Our main result is a precise asymptotic characterization of the performance of spectral estimators. This allows us to identify the optimal preprocessing that minimizes the number of samples needed for parameter estimation. Surprisingly, such preprocessing is universal across a broad set of statistical models, which partly addresses a conjecture on optimal spectral estimators for rotationally invariant designs. Our principled approach vastly improves upon previous heuristic methods, including for designs common in computational imaging and genetics. The proposed methodology, based on approximate message passing, is broadly applicable and opens the way to the precise characterization of spiked matrices and of the corresponding spectral methods in a variety of settings.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,高次元一般化線形モデルにおけるパラメータ推定の問題について考察する。 適切なデータ依存行列の主固有ベクトルを介して得られるスペクトル法は、単純だが驚くほど効果的な解を与える。 しかし、その広範囲な使用にもかかわらず、厳密な性能特性とデータ前処理の原理的な方法が、非構造化(すなわちガウスおよびハール直交)設計でのみ利用可能である。 対照的に、実世界のデータ行列は高度に構造化されており、非自明な相関を示す。 この問題に対処するために、共分散行列$\Sigma$を介して特徴の異方性を取り込む相関ガウス設計を考える。 本研究の主な成果は,スペクトル推定器の性能の高精度な漸近的評価である。 これにより、パラメータ推定に必要なサンプルの数を最小化する最適な前処理を特定できる。 驚くべきことに、そのような前処理は幅広い統計モデルの集合で普遍的であり、部分的には回転不変な設計のための最適なスペクトル推定器の予想に対処する。 我々の原理的アプローチは、計算画像や遺伝学に共通する設計を含む、過去のヒューリスティックな手法を大幅に改善する。 提案手法は, 近似メッセージパッシングを基礎として, スパイクされた行列の精密な評価と, 対応するスペクトル手法の様々な設定への道を開くものである。

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