Learning Latent Variable Gaussian Graphical Model for Biomolecular Network with Low Sample Complexity
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-10-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Learning a Gaussian graphical model with latent variables is ill posed when there is insufficient sample complexity, thus having to be appropriately regularized.
A common choice is convex l1 plus nuclear norm to regularize the searching process.
However, the best estimator performance is not always achieved with these additive convex regularizations, especially when the sample complexity is low.
In this paper, we consider a concave additive regularization which does not require the strong irrepresentable condition.
We use concave regularization to correct the intrinsic estimation biases from Lasso and nuclear penalty as well.
We establish the proximity operators for our concave regularizations, respectively, which induces sparsity and low rankness.
In addition, we extend our method to also allow the decomposition of fused structure-sparsity plus low rankness, providing a powerful tool for models with temporal information.
Specifically, we develop a nontrivial modified alternating direction method of multipliers with at least local convergence.
Finally, we use both synthetic and real data to validate the excellence of our method.
In the application of reconstructing two-stage cancer networks, “the Warburg effect” can be revealed directly.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Yanbo& Liu, Quan& Yuan, Bo. 2016. Learning Latent Variable Gaussian Graphical Model for Biomolecular Network with Low Sample Complexity. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100074
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Yanbo…[et al.]. Learning Latent Variable Gaussian Graphical Model for Biomolecular Network with Low Sample Complexity. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2016 (2016), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100074
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Yanbo& Liu, Quan& Yuan, Bo. Learning Latent Variable Gaussian Graphical Model for Biomolecular Network with Low Sample Complexity. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100074
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1100074
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر