統計学輪講 第20回

日時 2020年12月1日(火)
14時55分 ~ 15時45分
場所 Zoomオンライン開催(URLはITC-LMSまたは参加者メーリスをご確認ください)
講演者 細井 一成 (情報理工M1)
演題 有向非巡回グラフ構造推定の連続的手法 (文献紹介)
概要

有向非巡回グラフ(DAG)は因果推論におけるグラフィカルモデルとして用いられているが,その構造推定は困難な問題であると知られている.DAGの探索空間はノード数に関して超指数的に増加するからである.紹介する論文では,非巡回性を新しい制約関数として定式化することで,連続的最適化に落とし込み,この困難性を回避する手法を提案している.
本発表でははじめに共分散構造分析に用いる基本的な手法,次にノンパラメトリックな構造分析に応用する方法を紹介する.
参考文献
[1]Zheng, Xun, et al. "DAGs with NO TEARS: Continuous optimization for structure learning." Advances in Neural Information Processing Systems. 2018.
[2]Zheng, Xun, et al. "Learning sparse nonparametric dags." International Conference on Artificial Intelligence and Statistics. PMLR, 2020.