稀疏概率布尔网络构建的离散视角
机器学习
2024-07-17 v1 数值分析
数值分析
摘要
布尔网络（BN）及其扩展概率布尔网络（PBN）是研究基因调控网络的流行数学模型。BN和PBN也被应用于建模制造系统、金融风险和医疗服务系统。本文提出一种新型贪心条目删除（Greedy Entry Removal, GER）算法，用于构建稀疏PBN。我们推导了现有算法和GER算法的理论上界。此外，本文是首次研究稀疏PBN构建的下界问题，并推导出一系列相关理论结果。在基于人工和实际数据的Numerical实验中，GER在最先进的稀疏PBN构建算法中表现最佳，并在大多数测试的转换概率矩阵上输出最稀疏的分解。
引用
@article{arxiv.2407.11543,
title = {A Discrete Perspective Towards the Construction of Sparse Probabilistic Boolean Networks},
author = {Christopher H. Fok and Chi-Wing Wong and Wai-Ki Ching},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.11543},
year = {2024}
}
备注
74 pages, 0 figures