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Learning Functional Graphs with Nonlinear Sufficient Dimension Reduction
यह शोध पत्र एक गैर-पैरामीट्रिक कार्यात्मक ग्राफिकल मॉडल प्रस्तुत करता है जो कार्यात्मक पर्याप्त आयामी न्यूनीकरण (फंक्शनल सफिशिएंट डायमेंशन रिडक्शन) पर आधारित है, जो वितरण संबंधी धारणाओं को शिथिल करके, आयामीता के अभिशाप (कर्स ऑफ डायमेंशनलिटी) से बचकर और किनारों के निर्धारण के मानदंड के रूप में संभाव्य सशर्त स्वतंत्रता बनाए रखकर मौजूदा विधियों की सीमाओं को दूर करता है, जिसकी प्रभावशीलता सिमुलेशन और एफएमआरआई (fMRI) डेटा विश्लेषण के माध्यम से प्रदर्शित की गई है।