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基于坐标下降邻域选择的高斯图模型结构并行估计
基于坐标下降邻域选择的高斯图模型结构并行估计
作者:
刘青山
周铭
李晓宇
罗琦
袁晓彤
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
稀疏
高斯图模型
并行估计
坐标下降
Lasso
摘要:
在许多机器学习问题中,往往需要研究高维数据中各个特征之间的统计相关性。稀疏高斯图模型作为解决这一问题的有效方法之一,广泛应用于数据挖掘、生物信息、金融分析等应用问题中。由于模型参数量是数据维度的平方量级,基于高维数据的稀疏高斯图模型的参数估计一直是统计机器学习研究中的挑战性问题之一。提出了一种新颖的基于坐标下降优化的稀疏高斯图模型并行估计算法,其核心思想是根据高斯图模型结构估计等价于每个变量的稀疏近邻选择这一基本结论,采用坐标下降来求解每个近邻选择子问题。通过将样本矩阵进行分布式存储,在 MPI(Message-Passing Interface)框架下实现了这些子问题的并行求解。实验结果表明,该算法具有良好的并行运算性能,在保证结构估计精度的同时,能够大幅度提升运算速度。
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文献信息
篇名
基于坐标下降邻域选择的高斯图模型结构并行估计
来源期刊
南京大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
稀疏
高斯图模型
并行估计
坐标下降
Lasso
年,卷(期)
2016,(2)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
313-323
页数
11页
分类号
TP311
字数
6327字
语种
中文
DOI
10.13232/j.cnki.jnju.2016.02.013
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
周铭
南京信息工程大学电子与信息工程学院
3
4
1.0
2.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
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并行估计
坐标下降
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
南京大学学报(自然科学版)
主办单位:
南京大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
0469-5097
CN:
32-1169/N
开本:
出版地:
江苏省南京市南京大学
邮发代号:
创刊时间:
语种:
chi
出版文献量(篇)
2526
总下载数(次)
6
总被引数(次)
23071
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
江苏省自然科学基金
英文译名:
Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:
http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
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