論文の概要: Topological Ordering in Differentiable Bayesian Structure Learning with Guaranteed Acyclicity Constraint

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01392v1
• Date: Mon, 4 Sep 2023 06:44:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 19:44:09.283060
• Title: Topological Ordering in Differentiable Bayesian Structure Learning with Guaranteed Acyclicity Constraint
• Title（参考訳）: 保証非周期制約による微分ベイズ構造学習における位相順序付け
• Authors: Quang-Duy Tran, Phuoc Nguyen, Bao Duong, Thin Nguyen
• Abstract要約: トポロジ的順序付けからの知識の統合によりグラフの非巡回性を厳格に制限する代替手法を提案する。 提案手法は、生成したグラフの構造が非循環であることを保証しながら、推論の複雑さを低減することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.568978862189266
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Score-based approaches in the structure learning task are thriving because of their scalability. Continuous relaxation has been the key reason for this advancement. Despite achieving promising outcomes, most of these methods are still struggling to ensure that the graphs generated from the latent space are acyclic by minimizing a defined score. There has also been another trend of permutation-based approaches, which concern the search for the topological ordering of the variables in the directed acyclic graph (DAG) in order to limit the search space of the graph. In this study, we propose an alternative approach for strictly constraining the acyclicty of the graphs with an integration of the knowledge from the topological orderings. Our approach can reduce inference complexity while ensuring the structures of the generated graphs to be acyclic. Our empirical experiments with simulated and real-world data show that our approach can outperform related Bayesian score-based approaches.
• Abstract（参考訳）: 構造学習タスクにおけるスコアベースのアプローチは、スケーラビリティのために成功しています。 継続的緩和がこの進歩の重要な理由です。 有望な結果を達成するにも拘わらず、これらの手法の多くは、定義されたスコアを最小化することで、潜在空間から生成されたグラフが非循環であることを保証するのに依然として苦労している。 また、グラフの探索空間を制限するために、有向非巡回グラフ(DAG)における変数のトポロジ的順序付けの探索を懸念する置換に基づくアプローチの別の傾向もある。 本研究では、トポロジ的順序付けからの知識の統合によりグラフの非循環性を厳格に制約する代替手法を提案する。 我々のアプローチは、生成されたグラフの構造を非循環にしつつ、推論の複雑さを低減できる。 シミュレーションおよび実世界データを用いた実験により,提案手法が関連するベイズスコアベースアプローチに勝ることを示した。

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