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公平 GLASSO: 无偏统计行为估计公平图模型
我们提出了一种公平估计的高斯图模型，该模型可以通过两个偏差度量来促进不同敏感属性的节点组之间的统计相似性的平衡。利用这些度量，我们提出了一种称为 Fair GLASSO 的正则化图拉索方法，以获得在组之间具有无偏统计依赖关系的稀疏高斯精度矩
PDF23 days ago
稀疏精度矩阵的压缩恢复
本研究旨在通过对数据的草图进行估计，从而学习一个能够准确解释数据的稀疏图模型，采用了压缩视角和基于图形套索的迭代算法，同时研究了通过合成数据集进行性能对比的可能性。
PDF8 months ago
加权图拉索隐式微分优化超参数调整
通过一阶方法解决双层优化问题，推导 Graphical Lasso 解对其正则化超参数的 Jacobi 矩阵，为 Graphical Lasso 的超参数调整提供了框架和算法。
PDFa year ago
多元时间序列预测中发现图模型的稀疏性利用
本文提出了一种分离式训练方法，利用 GraphLASSO 算法生成稀疏图结构，使用 Graph Convolutional Recurrent Network 模型进行多元时间序列预测，实验结果表明，该方法可以在保证模型性能的同时，生成稀疏
PDFa year ago
语音识别评估中话语的相关结构建模
本文提出图形套索方法对语音数据进行建模，从而基于无相关语音数据块进行区块自助法，解决了统计测试中存在的主观性问题，并在 LibriSpeech 数据集上验证了所提出方法的有效性。
PDF2 years ago
ICML基于阈值和最大行列式矩阵完成的大规模稀疏逆协方差估计
本文通过软阈值和最大行列式矩阵填充问题来探讨解决稀疏逆协方差矩阵估计问题的一种高效算法
PDF6 years ago
图形套索与阈值化：等效性和封闭形式的解决方案
本文比较了 Graphical Lasso 技术与数值便宜的启发式方法，在构建两个类型的矩阵的基础上，当阈值样本协方差矩阵是符号一致、反转一致的同时，且最大阈值和最小阈值之间的差距不是太小的情况下，阈值和 GL 技术等效，并且建立在此基础
PDF7 years ago
关于 L1 惩罚稀疏精度矩阵估计的不一致性
本文研究了基于 L1 范数的估计方法在一类带稀疏潜变量模型中的一致性问题，证明了存在变量近似线性相关的情况下这些方法会失效，而且 L1 方法在实际的基因网络中也不可靠。
PDF8 years ago
大规模图形 Lasso 中的精确协方差阈值分解为连通组件
本文探讨了稀疏逆协方差规则化或利用规则化参数 $\rho$ 的图形套索问题。我们提出一个简单的规则，该规则可拆分大规模图形套索问题为更小的易处理问题，从而获得巨大的性能提升。
PDF13 years ago
高斯图模型的拓展贝叶斯信息准则
本文研究了用于高斯图模型种反向协方差矩阵的稀疏性，说明了贝叶斯信息准则在变量数和样本大小呈线性增长情况下的一致性，并验证了其在与高斯套索结合使用时的性能。
PDF14 years ago