Fugu-MT 論文翻訳(概要): When does the Tukey median work?

論文の概要: When does the Tukey median work?

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.07805v2
Date: Tue, 31 Mar 2020 19:46:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-08 00:02:15.262298
Title: When does the Tukey median work?
Title（参考訳）: Tukeyはいつ機能するのか?
Authors: Banghua Zhu, Jiantao Jiao, Jacob Steinhardt
Abstract要約: テレビの汚職の下では、ブレークポイントは同じ分布のセットに対して1/4に低下する。また、ある射影アルゴリズムが 1/2 の最適分解点を達成できることも示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.292300073453877
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We analyze the performance of the Tukey median estimator under total variation (TV) distance corruptions. Previous results show that under Huber's additive corruption model, the breakdown point is 1/3 for high-dimensional halfspace-symmetric distributions. We show that under TV corruptions, the breakdown point reduces to 1/4 for the same set of distributions. We also show that a certain projection algorithm can attain the optimal breakdown point of 1/2. Both the Tukey median estimator and the projection algorithm achieve sample complexity linear in dimension.
Abstract（参考訳）: タキー中央値推定器の性能をトータル・バラツキ(tv)距離破壊下で解析した。以前の結果は、フーバーの加法汚職モデルの下では、分解点は高次元半空間対称分布に対して1/3であることを示している。テレビの汚職の下では、ブレークポイントは同じ分布のセットに対して1/4に低下する。また,ある射影アルゴリズムが 1/2 の最適分解点を得られることを示す。タキー中央値推定器と投影アルゴリズムの両方が、次元的に線形なサンプル複雑性を達成する。

関連論文リスト

Minimax Optimality of Score-based Diffusion Models: Beyond the Density Lower Bound Assumptions [11.222970035173372]
カーネルベースのスコア推定器は$widetildeOleft(n-1 t-fracd+22(tfracd2 vee 1)rightの最適平均二乗誤差を達成する核を用いたスコア推定器は,拡散モデルで生成した試料の分布の総変動誤差に対して,極小ガウスの下での最大平均2乗誤差を$widetildeOleft(n-1/2 t-fracd4right)$上界で達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-23T20:51:31Z)
GROS: A General Robust Aggregation Strategy [49.1574468325115]
距離空間における推定器を組み合わせるための新しい、非常に一般的な、堅牢な手順が導入された。最小化が標本を乗っ取ると、同じ(定数まで)準ガウス性が得られることを示す。 GROSの性能は5つのシミュレーション研究により評価した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-23T17:00:32Z)
Optimal score estimation via empirical Bayes smoothing [13.685846094715364]
未知確率分布$rho*$のスコア関数を$n$独立分布および$d$次元における同一分布観測から推定する問題について検討する。ガウスカーネルに基づく正規化スコア推定器は、一致するミニマックス下界によって最適に示され、この値が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-12T16:17:40Z)
Fast parallel sampling under isoperimetry [10.619901778151336]
ログソボレフの不等式を満たすディストリビューション$pi$ over $mathbb Rd$から並列にサンプリングする方法を示す。提案アルゴリズムは分布$hatpi$からKullback-Leibler分散の$pi$に近いサンプルを出力する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-17T07:24:18Z)
Differentially private projection-depth-based medians [0.0]
提案・テスト・リリース(PTR)と指数的メカニズムを用いて,$(epsilon,delta)$-differentially private projection-depth-based mediansを開発した。 PTRにおけるテストが失敗する確率と、有限サンプル偏差境界によるプライバシコストを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-12T23:17:29Z)
Approximating a RUM from Distributions on k-Slates [88.32814292632675]
与えられた分布を平均で最もよく近似するRUMを求める一般化時間アルゴリズムを求める。我々の理論的結果は、実世界のデータセットに効果的でスケール可能なものを得るという、実践的な結果も得られます。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-22T17:43:34Z)
Robust computation of optimal transport by $\beta$-potential regularization [79.24513412588745]
最適輸送(OT)は、確率分布間の差を測定する機械学習分野で広く使われているツールである。我々は、いわゆる$beta$-divergenceに付随するベータポテンシャル項でOTを正規化することを提案する。提案アルゴリズムで計算した輸送行列は,外乱が存在する場合でも確率分布を頑健に推定するのに役立つことを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-26T18:37:28Z)
Instance-Optimal Compressed Sensing via Posterior Sampling [101.43899352984774]
後部サンプリング推定器がほぼ最適回復保証を達成できることを示す。本稿では,Langevin dynamics を用いた深部生成前駆体の後方サンプリング推定器を実装し,MAP よりも精度の高い推定値が得られることを実証的に見出した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-21T22:51:56Z)
Distribution Matching for Crowd Counting [51.90971145453012]
アノテーションにガウスを付与することは一般化性能を損なうことを示す。我々は,群集CoUNTing (DM-Count) における分布マッチングの利用を提案する。平均絶対誤差(Mean Absolute Error)の観点では、DM-Countは従来の最先端手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-28T04:57:23Z)
Learning Halfspaces with Tsybakov Noise [50.659479930171585]
テュバコフ雑音の存在下でのハーフスペースの学習可能性について検討する。真半空間に関して誤分類誤差$epsilon$を達成するアルゴリズムを与える。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-11T14:25:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。