Fugu-MT 論文翻訳(概要): Scalable Structure Learning for Sparse Context-Specific Causal Systems

論文の概要: Scalable Structure Learning for Sparse Context-Specific Causal Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07762v1
Date: Mon, 12 Feb 2024 16:28:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-13 13:44:11.326681
Title: Scalable Structure Learning for Sparse Context-Specific Causal Systems
Title（参考訳）: スパースコンテキスト固有の因果システムのためのスケーラブルな構造学習
Authors: Felix Leopoldo Rios, Alex Markham, Liam Solus
Abstract要約: 本稿では,数百の変数にスケールする文脈特化モデルを学習するためのハイブリッドアルゴリズムを提案する。本手法は, 合成データと実世界の実例でよく動作することを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Several approaches to graphically representing context-specific relations among jointly distributed categorical variables have been proposed, along with structure learning algorithms. While existing optimization-based methods have limited scalability due to the large number of context-specific models, the constraint-based methods are more prone to error than even constraint-based DAG learning algorithms since more relations must be tested. We present a hybrid algorithm for learning context-specific models that scales to hundreds of variables while testing no more constraints than standard DAG learning algorithms. Scalable learning is achieved through a combination of an order-based MCMC algorithm and sparsity assumptions analogous to those typically invoked for DAG models. To implement the method, we solve a special case of an open problem recently posed by Alon and Balogh. The method is shown to perform well on synthetic data and real world examples, in terms of both accuracy and scalability.
Abstract（参考訳）: 構造学習アルゴリズムとともに, 共分散カテゴリ変数間のコンテキスト固有関係をグラフィカルに表現する手法がいくつか提案されている。既存の最適化ベースの手法は、多くのコンテキスト特化モデルによりスケーラビリティが制限されているが、制約ベースのDAG学習アルゴリズムよりも制約ベースの手法の方がエラーを起こしやすい。我々は,標準dag学習アルゴリズム以上の制約をテストしながら,数百変数までスケール可能なコンテキスト固有モデル学習のためのハイブリッドアルゴリズムを提案する。スケーラブルな学習は、順序に基づくMCMCアルゴリズムと、DAGモデルで一般的に呼び出されるものと類似した空間性仮定を組み合わせることで達成される。本手法を実装するために,最近 alon と balogh が提起したオープン問題の特別な場合を解決する。この手法は, 精度とスケーラビリティの両方の観点から, 合成データと実世界の実例で良好に動作することを示す。

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