Metoder för att lära Bayesianska nätverk kan upptäcka beroendestruktur mellan observerade variabler. Även om dessa metoder är användbara i många tillämpningar, de stöter på beräknings- och statistiska problem inom områden som omfattar ett stort antal variabler. I den här artikeln överväger vi en lösning som är tillämplig när många variabler har liknande beteende. Vi inför en ny klass av modeller, modulnätverk, som explicit delar in variablerna i moduler som delar samma föräldrar i nätverket och samma konditio nella sannolikhetsfördelning. Vi definierar seman tics av modulnätverk, och beskriver en algoritm som lär sig modulernas sammansättning och deras depens struktur från data. Utvärdering av verkliga data inom områdena genuttryck och lagermarket visar att modulnätverk generaliseras bättre än Bayesianska nätverk, och att den lärda modulens arbetsstruktur avslöjar regulariteter som är skymda i lärda Bayesiska nätverk.
Segal m.fl. REF introducerar modulnätverk som konstruerar grupper av variabler med "liknande beteende" (dvs. variabler som delar samma uppsättning föräldrar och samma parametrar), kallade moduler.
Learning Module Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}