論文の概要: Improving Tree Probability Estimation with Stochastic Optimization and Variance Reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05282v1
• Date: Mon, 9 Sep 2024 02:22:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 16:00:52.362878
• Title: Improving Tree Probability Estimation with Stochastic Optimization and Variance Reduction
• Title（参考訳）: 確率最適化と可変化による樹木確率推定の改善
• Authors: Tianyu Xie, Musu Yuan, Minghua Deng, Cheng Zhang,
• Abstract要約: サブスプリットベイズネットワーク(SBN)は木確率推定のための強力な確率的グラフィカルモデルを提供する。 現在、SBNパラメータの学習に使われている期待値(EM)法は、大きなデータセットまでスケールしない。 本稿では,SBNを学習するための計算効率のよい方法をいくつか紹介し,分散化が性能向上の鍵となることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.417249588622926
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Probability estimation of tree topologies is one of the fundamental tasks in phylogenetic inference. The recently proposed subsplit Bayesian networks (SBNs) provide a powerful probabilistic graphical model for tree topology probability estimation by properly leveraging the hierarchical structure of phylogenetic trees. However, the expectation maximization (EM) method currently used for learning SBN parameters does not scale up to large data sets. In this paper, we introduce several computationally efficient methods for training SBNs and show that variance reduction could be the key for better performance. Furthermore, we also introduce the variance reduction technique to improve the optimization of SBN parameters for variational Bayesian phylogenetic inference (VBPI). Extensive synthetic and real data experiments demonstrate that our methods outperform previous baseline methods on the tasks of tree topology probability estimation as well as Bayesian phylogenetic inference using SBNs.
• Abstract（参考訳）: 樹木トポロジーの確率推定は系統学的推論における基本的な課題の1つである。 最近提案されたサブスプリットベイズネットワーク(SBN)は、系統樹の階層構造を適切に活用することにより、木トポロジーの確率推定のための強力な確率的グラフィカルモデルを提供する。 しかし、SBNパラメータの学習に現在使われている期待最大化(EM)法は、大きなデータセットにスケールアップされない。 本稿では,SBNを学習するための計算効率のよい方法をいくつか紹介し,分散化が性能向上の鍵となることを示す。 さらに,変分ベイズ系統推定(VBPI)におけるSBNパラメータの最適化を改善するために,分散低減手法を導入する。 総合的な合成および実データ実験により,本手法は,SBNを用いたベイズ系統推定だけでなく,樹木トポロジカル推定のタスクにおいて,従来のベースライン法よりも優れていることが示された。

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