کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4949367 | 1440049 | 2017 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Using contrastive divergence to seed Monte Carlo MLE for exponential-family random graph models
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
The proposed approach reuses the aspects of an MLE implementation that are model-specific, so little to no additional implementer effort is required to obtain adequate initial parameters. This is demonstrated on a series of network datasets and models drawn from exponential-family random graph model computation literature, also exploring the limitations of the techniques considered.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 107, March 2017, Pages 149-161
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 107, March 2017, Pages 149-161
نویسندگان
Pavel N. Krivitsky,