Oriktade grafer används ofta för att beskriva högdimensionella fördelningar. Under sparsamma förhållanden kan grafen uppskattas med hjälp av 1 straffmetoder. De nuvarande metoderna förutsätter dock att uppgifterna är oberoende och identiskt fördelade. Om fördelningen, och därmed grafen, utvecklas över tiden så är uppgifterna inte längre identiskt fördelade. I detta papper utvecklar vi en icke-parametrisk metod för att uppskatta tiden varierande grafisk struktur för multivariat Gaussian fördelningar med hjälp av en 1 legaliseringsmetod, och visar att, så länge kovarianer förändras smidigt över tiden, kan vi uppskatta kovariance matrisen väl (i prediktiv risk) även när p är stor.
I detta papper har de utvecklat en icke-parametrisk metod för att uppskatta tiden varierande grafisk struktur för multivariat Gaussiska distributioner REF.
Time varying undirected graphs
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}