成对数据高斯图形模型搜索空间的探讨
Alberto Roverato，Dung Ngoc Nguyen; 25(92):1−41, 2024.
摘要
我们考虑在观测值来自共享相同变量的两个相依组的情况下学习高斯图形模型的问题。我们将重点放在一系列特别适用于成对数据问题的彩色高斯图形模型上。通常，图形模型是按子模型关系排序的，因此搜索空间是一个格，称为模型包含格。我们在模型之间引入了一种新的顺序，称为孪生顺序。我们证明，嵌入此阶的模型空间是一个与模型包含格不同的分布格。此外，我们还提供了计算模型邻域的相关规则。后者比模型包含格中的相同操作更有效，然后被利用来实现对搜索空间的更有效探索。这些结果可以用于提高贪婪和贝叶斯模型搜索过程的效率。在这里，我们实现了一个逐步向后消除过程，并评估了它在合成数据和真实数据上的性能。
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