論文の概要: ProDAG: Projection-Induced Variational Inference for Directed Acyclic Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15167v2
• Date: Fri, 11 Oct 2024 06:28:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-14 13:29:53.012540
• Title: ProDAG: Projection-Induced Variational Inference for Directed Acyclic Graphs
• Title（参考訳）: ProDAG: 有向非巡回グラフの投影誘起変分推論
• Authors: Ryan Thompson, Edwin V. Bonilla, Robert Kohn,
• Abstract要約: 直接非巡回グラフ(DAG)学習は急速に研究の領域を広げている。 データから単一の(点推定)DAGを学習することは統計的かつ計算的に困難であり、もちろん不確実な定量化を提供する。 本稿では,DAGの空間を直接支援する新しい分布に基づくベイズ変分推論フレームワークを開発することで,グラフの不確かさを定量化する難しい課題について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.556906995059324
• License:
• Abstract: Directed acyclic graph (DAG) learning is a rapidly expanding field of research. Though the field has witnessed remarkable advances over the past few years, it remains statistically and computationally challenging to learn a single (point estimate) DAG from data, let alone provide uncertainty quantification. Our article addresses the difficult task of quantifying graph uncertainty by developing a Bayesian variational inference framework based on novel distributions that have support directly on the space of DAGs. The distributions, which we use to form our prior and variational posterior, are induced by a projection operation, whereby an arbitrary continuous distribution is projected onto the space of sparse weighted acyclic adjacency matrices (matrix representations of DAGs) with probability mass on exact zeros. Though the projection constitutes a combinatorial optimization problem, it is solvable at scale via recently developed techniques that reformulate acyclicity as a continuous constraint. We empirically demonstrate that our method, ProDAG, can deliver accurate inference and often outperforms existing state-of-the-art alternatives.
• Abstract（参考訳）: 直接非巡回グラフ(DAG)学習は急速に研究の領域を広げている。 この分野はここ数年で顕著な進歩をみせてきたが、統計学的、計算学的にデータから単一の(ポイント推定)DAGを学習することは困難であり、もちろん不確実な定量化を提供する。 本稿では,DAGの空間を直接支援する新しい分布に基づくベイズ変分推論フレームワークを開発することで,グラフの不確かさを定量化する難しい課題について論じる。 我々の先行および変動後部を形成するために用いられる分布は射影演算によって誘導され、任意の連続分布は正零点上の確率質量を持つスパース重み付き非巡回隣接行列(DAGの行列表現)の空間に投影される。 射影は組合せ最適化問題を構成するが、連続的な制約として非循環を再構成する最近開発された手法を通じて、大規模に解ける。 我々は,提案手法であるProDAGが正確な推論を実現し,既存の最先端の代替手法よりも優れていることを実証的に実証した。

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