Abstract-Markov Random Fields (MRF), alias: Grafiska modeller fungerar som populära modeller för nätverk inom de sociala och biologiska vetenskaperna samt kommunikation och signalbehandling. Ett centralt problem är strukturinlärning eller modellurval: givet prov från MRF, bestämma grafstrukturen i den underliggande fördelningen. När MRF inte är Gaussian (t.ex. Ising modellen) och innehåller cykler, strukturinlärning är känd för att vara NP hårt även med oändliga prover. Befintliga metoder fokuserar vanligtvis antingen på specifika parametriska klasser av modeller, eller på underklassen av grafer med begränsad grad; komplexiteten hos många av dessa metoder växer snabbt i den grad som är bunden. Vi utvecklar en enkel ny "grå" algoritm för att lära sig strukturen av grafiska modeller av diskreta slumpmässiga variabler. Det lär Markov grannskapet av en nod genom att sekventiellt lägga till den nod som producerar den högsta minskningen av villkorlig entropi. Vi ger ett generellt tillräckligt villkor för exakt strukturåterställning (under förhållanden på graden/omkretsen/korrelationen sönderfall), och studera dess urval och beräkning komplexitet. Vi överväger sedan dess konsekvenser för Ising-modellen, för vilken vi fastställer ett självförsörjande villkor för exakt strukturåterhämtning.
REF föreslog en snabbare girig algoritm, baserad på villkorlig entropi, för grafer med stor omkrets och begränsad grad.
Greedy learning of Markov network structure
{'venue': '2010 48th Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing (Allerton)', 'journal': '2010 48th Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing (Allerton)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}