| 講演名 | 2021-06-28 離散DC計画によるパスグラフ上のCollective Graphical Modelの近似を用いないMAP推定 赤木 康紀(NTT), 丸茂 直貴(NTT), 金 秀明(NTT), 倉島 健(NTT), 戸田 浩之(NTT), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | Collective Graphical Model (CGM)は，複数の個人のデータを集計して計算されるカウントデータを解析するための確率モデルである．CGMにおける最も重要な操作の一つは，観測が与えられたもとでの未観測の変数のmaximum a posteriori (MAP)推定である．一般のCGMに対するMAP推定はNP困難であることが示されているため，近似問題を解くアプローチが提案され広く用いられている．しかし，このアプローチには2つの大きな問題点がある．まず，集計テーブルの値が小さくなる場合近似の精度が低くなってしまうため，解の質が低下してしまう．また，連続緩和が適用されているため，出力の整数性制約が破られてしまう．これらの問題点を解決するために，我々はパスグラフ上のCGMのMAP推定のための新しい手法を提案する．我々の手法は，凸関数と凹関数の和の形で表される関数を最小化するための方法論であるDCアルゴリズムに基づいており，重要なサブルーチンは最小凸費用流と呼ばれる組合せ最適化問題に帰着することで効率的に実行することができる．人工データ及び実データを用いた実験によって，提案手法が既存手法よりも質の高い解を出力できることを示す． |
| 抄録(英) | The importance of aggregated count data, which is calculated from the data of multiple individuals, continues to increase. Collective Graphical Model (CGM) is a probabilistic approach to the analysis of aggregated data. One of the most important operations in CGM is maximum a posteriori (MAP) inference of unobserved variables under given observations. Because the MAP inference problem for general CGMs has been shown to be NP-hard, an approach that solves an approximate problem has been proposed. However, this approach has two major drawbacks. First, the quality of the solution deteriorates when the values in the count tables are small, because the approximation becomes inaccurate. Second, since continuous relaxation is applied, the integrality constraints of the output are violated. To resolve these problems, this paper proposes a new method for MAP inference for CGMs on path graphs. Our method is based on the Difference of Convex Algorithm (DCA), which is a general methodology to minimize a function represented as the sum of a convex function and a concave function. In our algorithm, important subroutines in DCA can be efficiently calculated by minimum convex cost flow algorithms. |
| キーワード(和) | 集計データ / Collective Graphical Model / DCアルゴリズム / 最小凸費用流 |
| キーワード(英) | Aggregated Data / Collective Graphical Model / DC Algorithm / Minimum Convex Cost Flow |
| 資料番号 | NC2021-10,IBISML2021-10 |
| 発行日 | 2021-06-21 (NC, IBISML) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / IBISML / IPSJ-BIO / IPSJ-MPS |
|---|---|
| 開催期間 | 2021/6/28(から3日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 機械学習によるバイオデータマイニング、一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 大須 理英子(早大) / 竹内 一郎(名工大) / 倉田 博之(九工大) / 関嶋 政和(東工大) |
| 委員長氏名（英） | Rieko Osu(Waseda Univ.) / Ichiro Takeuchi(Nagoya Inst. of Tech.) / 倉田 博之(九工大) / 関嶋 政和(東工大) |
| 副委員長氏名（和） | 山川 宏(東大) / 杉山 将(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Hiroshi Yamakawa(Univ of Tokyo) / Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 内部 英治(ATR) / 西田 知史(NICT) / 津田 宏治(東大) / 神嶌 敏弘(産総研) / 伊藤 公人(北大) / 田口 善弘(中央大) / 吉本 潤一郎(奈良先端大) / 大上 雅史(東工大) / 笹山 琴由(三菱電機) / 花田 良子(関西大) / 林 亮子(金沢工大) / 吉本 潤一郎(奈良先端大) / 渡邉 真也(室蘭工大) |
| 幹事氏名（英） | Eiji Uchibe(ATR) / Satoshi Nishida(NICT) / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) / Toshihiro Kamishima(AIST) / 伊藤 公人(北大) / 田口 善弘(中央大) / 吉本 潤一郎(奈良先端大) / 大上 雅史(東工大) / 笹山 琴由(三菱電機) / 花田 良子(関西大) / 林 亮子(金沢工大) / 吉本 潤一郎(奈良先端大) / 渡邉 真也(室蘭工大) |
| 幹事補佐氏名（和） | 我妻 伸彦(東邦大) / 栗川 知己(関西医科大) / 岩田 具治(NTT) / 中村 篤祥(北大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Nobuhiko Wagatsuma(Toho Univ.) / Tomoki Kurikawa(KMU) / Tomoharu Iwata(NTT) / Atsuyoshi Nakamura(Hokkaido Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on Infomation-Based Induction Sciences and Machine Learning / Special Interest Group on Bioinformatics and Genomics / Special Interest Group on Mathematical Modeling and Problem Solving |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 離散DC計画によるパスグラフ上のCollective Graphical Modelの近似を用いないMAP推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Non-approximate Inference for Collective Graphical Models on Path Graphs via Discrete Difference of Convex Algorithm |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 集計データ / Aggregated Data |
| キーワード(2)（和/英） | Collective Graphical Model / Collective Graphical Model |
| キーワード(3)（和/英） | DCアルゴリズム / DC Algorithm |
| キーワード(4)（和/英） | 最小凸費用流 / Minimum Convex Cost Flow |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 赤木 康紀 / Yasunori Akagi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation(略称：NTT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 丸茂 直貴 / Naoki Marumo |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation(略称：NTT) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 金 秀明 / Hideaki Kim |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation(略称：NTT) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 倉島 健 / Takeshi Kurashima |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation(略称：NTT) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 戸田 浩之 / Hiroyuki Toda |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation(略称：NTT) |
| 発表年月日 | 2021-06-28 |
| 資料番号 | NC2021-10,IBISML2021-10 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | NC-79,IBISML-80 |
| ページ範囲 | pp.70-77(NC), pp.70-77(IBISML), |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2021-06-21 (NC, IBISML) |