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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2013-07-18 16:05 Direct Learning of Sparse Changes in Markov Networks by Density Ratio Estimation ○Song Liu（Tokyo Tech.）・John A. Quinn（Makerere Univ.）・Michael U. Gutmann（Univ. of Helsinki）・Masashi Sugiyama（Tokyo Tech.）  IBISML2013-12 |
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| 抄録 | （和） | We propose a new method for detecting changes in Markov network structure between two sets of samples. Instead of naively fitting two Markov network models separately to the two data sets and figuring out their difference, we emph{directly} learn the network structure change by estimating the ratio of Markov network models. This density-ratio formulation naturally allows us to introduce sparsity in the network structure change, which highly contributes to enhancing interpretability. Furthermore, computation of the normalization term, which is a critical computational bottleneck of the naive approach, can be remarkably mitigated. Through experiments on gene expression and Twitter data analysis, we demonstrate the usefulness of our method. |
| （英） | We propose a new method for detecting changes in Markov network structure between two sets of samples. Instead of naively fitting two Markov network models separately to the two data sets and figuring out their difference, we emph{directly} learn the network structure change by estimating the ratio of Markov network models. This density-ratio formulation naturally allows us to introduce sparsity in the network structure change, which highly contributes to enhancing interpretability. Furthermore, computation of the normalization term, which is a critical computational bottleneck of the naive approach, can be remarkably mitigated. Through experiments on gene expression and Twitter data analysis, we demonstrate the usefulness of our method. | |
| キーワード | （和） | Markov Network / Density Ratio Estimation / Change Detection / / / / / |
| （英） | Markov Network / Density Ratio Estimation / Change Detection / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 113, no. 139, IBISML2013-12, pp. 81-88, 2013年7月. | |
| 資料番号 | IBISML2013-12 | |
| 発行日 | 2013-07-11 (IBISML) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2013-12 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2013-07-18 - 2013-07-18 |
| 開催地（和） | 早稲田大学 西早稲田キャンパス |
| 開催地（英） | Nishiwaseda Campus (Waseda univ.) |
| テーマ（和） | 機械学習一般 |
| テーマ（英） | Machine Learningn, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2013-07-IBISML |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Direct Learning of Sparse Changes in Markov Networks by Density Ratio Estimation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Markov Network / Markov Network |
| キーワード(2)（和/英） | Density Ratio Estimation / Density Ratio Estimation |
| キーワード(3)（和/英） | Change Detection / Change Detection |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | Song Liu / Song Liu / |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | John A. Quinn / John A. Quinn / |
| 第2著者 所属（和/英） | Makerere University (略称： Makerere Univ.) Makerere University (略称： Makerere Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | Michael U. Gutmann / Michael U. Gutmann / |
| 第3著者 所属（和/英） | University of Helsinki (略称： Univ. of Helsinki) University of Helsinki (略称： Univ. of Helsinki) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 杉山 将 / Masashi Sugiyama / |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2013-07-18 16:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2013-12 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | no.139 |
| ページ範囲 | pp.81-88 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2013-07-11 (IBISML) |
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