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上传时间: 2021-03-10
详细说明：我们考虑对多个稀疏矩阵高斯图形模型进行联合学习，并提出联合矩阵图形套索以发现不同条件下矩阵变量中行（列）之间的条件独立性结构。 所提出的方法在不同的图形模型之间借用了强度，并且分别基于惩罚行和列精度矩阵的最大似然性。 特别是，我们的模型比联合矢量图形模型更简洁和灵活。 此外，我们建立了模型在一致性和稀疏性上的渐近性质。1渐近分析表明，与联合矢量图形模型相比，我们的模型具有更好的收敛速度。 大量的仿真实验表明，在识别图形结构和估计精度矩阵方面，我们的方法优于最新方法。 此外，我们的方法的有效性还通过真实的数据集分析得到了说明。
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