論文の概要: PALMS: Parallel Adaptive Lasso with Multi-directional Signals for Latent Networks Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11464v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 10:58:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:34:36.860831
• Title: PALMS: Parallel Adaptive Lasso with Multi-directional Signals for Latent Networks Reconstruction
• Title（参考訳）: PALMS: 遅延ネットワーク再構築のための多方向信号を用いた並列適応ラッソ
• Authors: Zhaoyu Xing, Wei Zhong,
• Abstract要約: 本稿では,圧縮センシング技術を用いたネットワーク再構成手法のための汎用分散並列計算フレームワークを提案する。 分散アルゴリズムを用いた近似推定は理論的結果を維持することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.949853145487146
• License:
• Abstract: Large-scale networks exist in many field and play an important role in real-world dynamics. However, the networks are usually latent and expensive to detect, which becomes the main challenging for many applications and empirical analysis. Several statistical methods were proposed to infer the edges, but the complexity of algorithms make them hard to be applied for large-scale networks. In this paper, we proposed a general distributed and parallel computing framework for network reconstruction methods via compressive sensing technical, to make them feasible for inferring the super large networks in practice. Combining with the CALMS, we proposed for those estimators enjoy additional theoretical properties, such as the consistency and asymptotic normality, we prove that the approximate estimation utilizing the distributed algorithm can keep the theoretical results.
• Abstract（参考訳）: 大規模ネットワークは多くの分野に存在し、現実世界の力学において重要な役割を果たしている。 しかし、ネットワークは通常遅延し、検出するのに費用がかかるため、多くのアプリケーションや経験的分析において最大の課題となる。 エッジを推測するためにいくつかの統計的手法が提案されたが、アルゴリズムの複雑さにより大規模ネットワークに適用することは困難である。 本稿では,圧縮センシング技術を用いたネットワーク再構築のための汎用分散並列計算フレームワークを提案する。 我々は,CALMSと組み合わせて,一貫性や漸近的正規性などの理論的特性を持つ推定器を提案し,分散アルゴリズムを用いた近似推定が理論的結果を維持できることを証明した。

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