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实时 06:59:31
English(EN) Local and Mixing-Based Algorithms for Gaussian Graphical Model Selection from Glauber Dynamics

新算法处理来自相关数据的相关高斯图模型选择

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了新的高斯图模型选择算法，用于从相关动力学而非独立样本中获取数据。一种方法使用局部边测试估计器，该估计器可以并行实现，并且不需要数据链完全混合。第二种方法涉及预烧和稀疏化缩减，证明了子采样轨迹可以近似独立样本，从而可以使用标准学习器。两种方法都包括有限样本恢复保证和关于观测时间的理论信息下界。 AI

影响 在相关数据环境中引入了统计推断的新算法方法，有可能提高复杂系统中的模型选择准确性。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍统计建模问题新算法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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报道来源 [1]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Vignesh Tirukkonda, Anirudh Rayas, Gautam Dasarathy ·

    高斯图模型选择的局部和混合算法基于 Glauber 动力学

    arXiv:2412.18594v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Gaussian graphical model selection is usually studied under independent sampling, but in many applications observations arise from dependent dynamics. We study structure learning when the data consist of a single trajector…

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