抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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Isingモデルまたは一般化Pottsモデルのようなペアワイズモデルは,物理学,生物学および経済学のような分野で多くの成功した応用を見出している。密接な接続は,逆統計力学の問題であり,そこでは,目標が,観測されたデータを与えるそのようなモデルのパラメータを推論することである。この分野における未解決問題は,データがペアワイズモデルに存在しない付加的高次相互作用を含む場合に,これらのモデルを訓練する方法の疑問である。本研究では,これらの合併症に取り組むために,エネルギーベースモデルと擬似尤度最大化に基づくアプローチを提案し,ペアワイズモデルとニューラルネットワークを組み合わせたハイブリッドモデルが,ペアワイズ相互作用の再構成における著しい改善につながることを示した。これらの改善は,ペアワイズモデルのみを用いた標準手法と比較して,またニューラルネットワークのみを用いたアプローチに対して,一貫して保持することを示した。これは,単純な解釈可能なモデルと複雑なブラックボックスモデルが必ずしも二分法ではないという一般的な考えと一致する:これらの2つのクラスのモデルを補間することは,両方の利点を維持できる。【JST・京大機械翻訳】