Эффективное обучение модели Изинга в произвольных графах

В докладе рассматривается алгоритм восстановления графа по наблюдениям состояний системы в модели Изинга, которая так же известна как Markov Random Field. Последние годы данная тема представляет большой интерес в статистике, машинном обучении и статистической физике. В начале будет введена вероятностная модель, затем будут отмечены некоторые ее свойства и поставлена задача. Затем будет предложен алгоритм, решающий задачу. Наконец, будет дано теоретическое объяснение его корректности. Предлагаемый алгоритм не требует никаких сильных предположений, кроме идентифицируемости модели. В основе алгоритма лежат свойства такой величины как "условное влияние" одной вершины на другую.