論文の概要: Penalty Learning for Optimal Partitioning using Multilayer Perceptron

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00856v4
• Date: Tue, 10 Jun 2025 06:01:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-11 15:11:38.657365
• Title: Penalty Learning for Optimal Partitioning using Multilayer Perceptron
• Title（参考訳）: 多層パーセプトロンを用いた最適分割のためのペナルティ学習
• Authors: Tung L Nguyen, Toby Dylan Hocking,
• Abstract要約: 変更点検出(Changepoint detection)は、シーケンスの大きなシフトを特定する技術である。 変化点数を制御するために、動的プログラミングアルゴリズムは、変化点の存在を罰するために固定ペナルティを使用する。 既存の手法では線形やツリーベースといった単純なモデルが使われており、予測性能が制限される可能性がある。 本研究では,ReLUアクティベーション機能を持つ多層パーセプトロン(MLP)を用いてペナルティを予測することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.094821665776961
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Changepoint detection is a technique used to identify significant shifts in sequences and is widely used in fields such as finance, genomics, and medicine. To identify the changepoints, dynamic programming (DP) algorithms, particularly Optimal Partitioning (OP) family, are widely used. To control the changepoints count, these algorithms use a fixed penalty to penalize the changepoints presence. To predict the optimal value of that penalty, existing methods used simple models such as linear or tree-based, which may limit predictive performance. To address this issue, this study proposes using a multilayer perceptron (MLP) with a ReLU activation function to predict the penalty. The proposed model generates continuous predictions -- as opposed to the stepwise ones in tree-based models -- and handles non-linearity better than linear models. Experiments on large benchmark genomic datasets demonstrate that the proposed model improves accuracy and F1 score compared to existing models.
• Abstract（参考訳）: 変化点検出(英: Changepoint detection)とは、金融、ゲノム学、医学などの分野で広く使われている、配列の大幅な変化を特定する技術である。 変更点を特定するために、動的プログラミング(DP)アルゴリズム、特にOP(Optimal Partitioning)ファミリーが広く使われている。 変更点数を制御するために、これらのアルゴリズムは、修正されたペナルティを使用して変更点の存在をペナルティ化する。 このペナルティの最適値を予測するために、既存の手法では線形や木に基づく単純なモデルを使用しており、予測性能を制限している。 そこで本研究では,ReLUアクティベーション機能を持つ多層パーセプトロン(MLP)を用いてペナルティを予測することを提案する。 提案モデルでは,木系モデルにおけるステップワイズモデルとは対照的に,連続予測が生成され,線形モデルよりも非線形性の方が優れている。 大規模なベンチマークゲノミクスデータセットの実験は、提案モデルが既存のモデルと比較して精度とF1スコアを改善することを示した。

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