Vi anser att problemet med att lära sig en högdimensionell grafisk modell där vissa nav noder är starkt anslutna till många andra noder. Många författare har studerat användningen av en 1 straff för att lära sig en gles graf i den högdimensionella inställningen. Den 1 påföljden förutsätter dock implicit att varje kant är lika sannolik och oberoende av alla andra kanter. Vi föreslår en allmän ram för att rymma mer realistiska nätverk med nav noder, med hjälp av en konvex formulering som innebär en radkolumn överlappning norm straff. Vi tillämpar detta allmänna ramverk på tre allmänt använda probabilistiska grafiska modeller: Gaussian grafisk modell, covariance graf modell, och binär Ising modell. En alternerande riktningsmetod för multiplikatorer algoritm används för att lösa motsvarande konvexa optimeringsproblem. När det gäller syntetiska data visar vi att vårt föreslagna ramverk överträffar konkurrenter som inte uttryckligen modellerar navnoder. Vi illustrerar vårt förslag på en webbsida dataset och en genuttryck dataset.
Tan och Al. REF föreslår en allmän ram för att rymma nätverk med nav noder, med hjälp av en konvex formulering som innebär en rad-kolonn överlappning normpåföljd.
Learning Graphical Models With Hubs
{'venue': 'Journal of machine learning research : JMLR', 'journal': 'Journal of machine learning research : JMLR', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}