Apr, 2013

高维混合图模型

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TL;DR本文提出了一种适用于混合数据的图模型，该模型对高维数据来说简单而灵活，采用回归算法和群体套索惩罚法来拟合模型，并将其应用于 CAL500 音乐注释数据集，成功得到了将音频信号的连续特征与流派、情感和用途等分类变量之间关系的稀疏而可解释的图模型。
发现论文，激发创造
  • 高维半参数潜在图模型中的混合数据

    本文提出了一种名为潜在高斯 Copula 模型的半参数模型，用于建模二元和混合数据的多元统计学习。

    Apr, 2014

  • 分组融合图形 lasso 的块状常数高斯图模型的正则化估计

    本文提出了一种基于稀疏差异先验的正则化 M - 估计方法，通过估计图和变化点结构相结合，探讨了多变量时序的时间变化精度矩阵的动态条件依赖结构，以及其应对于稀疏依赖结构或平滑演化图结构的需求。此外，方法的扩张能使得在多个系统的依赖关系中进行变化点的估计，并提出了一种高效算法用于对结构的估计，最后，对两个真实世界数据集的定性影响以及合理性进行研究。

    Dec, 2015

  • 稀疏高斯图模型的贝叶斯结构学习

    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。

    Oct, 2012

  • 学习潜变量高斯图模型

    本文介绍了一种条件稀疏的潜变量高斯图模型（LVGGM），利用正则化的极大似然方法来学习具有低秩加稀疏结构的逆协方差矩阵，并在高维情况下得到了新的参数估计误差界限。

    Jun, 2014

  • 稀疏多变量回归与条件图模型的联合估计

    本文提出了一种高维多元回归模型，通过惩罚条件对每个响应变量对其他变量的依赖结构进行建模，以构造稀疏的多元回归系数矩阵估计，同时估计稀疏的逆协方差矩阵。该方法能够同时进行多元回归和协方差矩阵的估计，并在一个假设条件下得到渐近选择一致性与正态性，其有效性在多个模拟实验和对 Glioblastoma multiforme 的应用中得到验证。

    Jun, 2013

  • 离散图模型的高效学习

    提供了一种用于学习离散因子模型的交互筛选框架，它可以减少使用最小数量的数据，而且我们的界限对于使用该算法的大多数模型都是可验证的。

    Feb, 2019

  • 超越正态分布：在非高斯环境中学习稀疏概率图模型

    该论文提出了一种算法，用于在连续和非高斯概率分布中识别稀疏的依赖结构，并利用依赖结构来进行更准确的分布估计和推理。

    Nov, 2017

  • 基于相关数据的学习稀疏高维矩阵值图模型

    推断稀疏、高维、稳定矩阵变量高斯时间序列的条件独立图 (CIG) 问题，采用基于稀疏组套索的频域公式，并通过交替方向乘法器方法 (ADMM) 求解，结果为局部收敛到真实值的 Frobenius 范数的逼近。

    Apr, 2024

  • 推断具有潜在结构的稀疏高斯图模型

    本文介绍了一种新的方法来恢复具有约束拓扑结构的图模型，方法使用了一个潜在结构来驱动一个惩罚矩阵，并同时执行变量之间的条件依赖图和隐含变量的推断

    Oct, 2008

  • 混合分布的稀疏通信

    本文介绍一种新的 “直和” 基础度量方法用于概率简单形式下的混合随机变量，并对混合离散变量模型的表示与采样提出两种策略，通过基于混合随机变量的自动编码器的实现和表现，验证该方法的有效性。

    Aug, 2021