Fugu-MT 論文翻訳(概要): Concentration inequality using unconfirmed knowledge

論文の概要: Concentration inequality using unconfirmed knowledge

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.04357v2
Date: Thu, 20 Feb 2020 09:21:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-03 23:43:19.565078
Title: Concentration inequality using unconfirmed knowledge
Title（参考訳）: 未確認知識を用いた濃度不平等
Authors: Go Kato
Abstract要約: 確率変数が特定の領域内で値を取るという前提に基づいて濃度不等式を与える。我々の不等式は他のよく知られた不等式よりも優れている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.538209532048867
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We give a concentration inequality based on the premise that random variables take values within a particular region. The concentration inequality guarantees that, for any sequence of correlated random variables, the difference between the sum of conditional expectations and that of the observed values takes a small value with high probability when the expected values are evaluated under the condition that the past values are known. Our inequality outperforms other well-known inequalities, e.g. the Azuma-Hoeffding inequality, especially in terms of the convergence speed when the random variables are highly biased. This high performance of our inequality is provided by the key idea in which we predict some parameters and adopt the predicted values in the inequality.
Abstract（参考訳）: 確率変数が特定の領域内で値を取るという前提に基づいて濃度不等式を与える。この濃度不等式は、任意の相関確率変数に対して、過去の値が知られている条件下で期待値が評価された場合、条件付き期待値と観測値の合計値との差が小さいことを保証している。この不等式は他のよく知られた不等式、例えば東方不等式、特に確率変数が偏りが大きい場合の収束速度の点で優れている。この不等式の高い性能は、いくつかのパラメータを予測し、不等式における予測値を採用するという重要なアイデアによってもたらされます。

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