I detta papper, vi anser problemet med att uppskatta flera grafiska modeller samtidigt med hjälp av den sammanslagna lasso straff, som uppmuntrar angränsande grafer att dela liknande strukturer. Ett motiverande exempel är analys av hjärnnätverk av Alzheimers sjukdom med hjälp av neuroimaging data. Speciellt kan vi vilja uppskatta ett hjärnnätverk för normala kontroller (NC), ett hjärnnätverk för patienter med lätt kognitiv funktionsnedsättning (MCI) och ett hjärnnätverk för Alzheimers patienter (AD). Vi förväntar oss att de två hjärnnätverken för NC och MCI delar gemensamma strukturer men inte är identiska med varandra; på samma sätt för de två hjärnnätverken för MCI och AD. Den föreslagna formuleringen kan lösas med hjälp av en andra ordningsmetod. Vårt viktigaste tekniska bidrag är att fastställa det nödvändiga och tillräckliga villkoret för att graferna ska vara nedbrytbara. Baserat på denna nyckel egenskap, presenteras en enkel screening regel, som bryter de stora graferna i små subgrafer och möjliggör en effektiv uppskattning av flera oberoende (små) subgrafer, dramatiskt minska beräkningskostnaden. Vi utför experiment på både syntetiska och verkliga data; våra resultat visar effektiviteten och effektiviteten i det föreslagna tillvägagångssättet.
REF använder sekventiell sammanslagen påföljd för att uppmuntra angränsande grafer att vara liknande.
Fused Multiple Graphical Lasso
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}