Estimating Network Models using Neural Networks

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Angelo Mele

Ngôn ngữ: eng

Ký hiệu phân loại: 006.32 Neural nets (Neural networks)

Thông tin xuất bản: 2025

Mô tả vật lý:

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 223562

Exponential random graph models (ERGMs) are very flexible for modeling network formation but pose difficult estimation challenges due to their intractable normalizing constant. Existing methods, such as MCMC-MLE, rely on sequential simulation at every optimization step. We propose a neural network approach that trains on a single, large set of parameter-simulation pairs to learn the mapping from parameters to average network statistics. Once trained, this map can be inverted, yielding a fast and parallelizable estimation method. The procedure also accommodates extra network statistics to mitigate model misspecification. Some simple illustrative examples show that the method performs well in practice.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 36225755 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH