複数データセットからのガウシアングラフィカルモデルの同時構造推定

抄録

ガウシアングラフィカルモデルは確率変数間の従属性を表現する基礎的なモデルである．本発表では，複数のデータセットを生成するグラフィカルモデルが共通の部分構造を有するという仮定のもと，構造推定を同時に行う手法を提案する．提案手法はGraphical Lassoの自然な拡張となっており，座標降下法とLassoの組み合わせにより効率的に解を得ることができる．既存手法との比較実験結果についても報告する．