Oct, 2012

稀疏高斯图模型的贝叶斯结构学习

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TL;DR本文介绍了一种基于贝叶斯框架的高斯图模型确定方法，它是基于连续时间出生 - 死亡过程的转维度马尔可夫链蒙特卡罗方法。该方法易于实现，在高维图形方面具有计算可行性，验证表明该方法在收敛、图形空间中的混合和计算时间方面优于替代贝叶斯方法，并应用于基因表达研究中。
gaussian graphical modelingbayesian frameworkmarkov chain monte carlostructure learninggene expression studies
发现论文，激发创造
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    Jun, 2014

  • 推断具有潜在结构的稀疏高斯图模型

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    Oct, 2008

  • 贝叶斯网络的高效抽样和结构学习

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    Jun, 2012

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    Jan, 2021

  • GDBN：一种动态贝叶斯网络的图神经网络方法

    本文提出了一种基于得分的图神经网络方法，旨在学习离散时间时间图中捕捉因果依赖的稀疏 DAG，结果表明该方法较其他现有方法如动态贝叶斯网络推断等表现更好，得到的结构因果模型也比诸如 Notears 等方法发现的线性 SCM 更准确。

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