論文の概要: Novel Change of Measure Inequalities with Applications to PAC-Bayesian
Bounds and Monte Carlo Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10678v2
- Date: Thu, 25 Jun 2020 10:11:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-28 20:43:29.438952
- Title: Novel Change of Measure Inequalities with Applications to PAC-Bayesian
Bounds and Monte Carlo Estimation
- Title(参考訳): 測度不等式の新しい変化とpac-ベイズ境界およびモンテカルロ推定への応用
- Authors: Yuki Ohnishi and Jean Honorio
- Abstract要約: 我々は、$f$-divergencesの変動表現が、測度の不等式を新しく変化させることを示す。
また、$alpha$-divergencesに対する測度不等式の乗法的変化と、Hammersley-Chapman-Robbinsの不等式の一般化版を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 29.919144859026016
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce several novel change of measure inequalities for two families of
divergences: $f$-divergences and $\alpha$-divergences. We show how the
variational representation for $f$-divergences leads to novel change of measure
inequalities. We also present a multiplicative change of measure inequality for
$\alpha$-divergences and a generalized version of Hammersley-Chapman-Robbins
inequality. Finally, we present several applications of our change of measure
inequalities, including PAC-Bayesian bounds for various classes of losses and
non-asymptotic intervals for Monte Carlo estimates.
- Abstract(参考訳): 我々は, 2 種類の異種族に対する測度不等式について,いくつかの新しい変化を導入する: $f$-divergences と $\alpha$-divergences である。
我々は、$f$-divergencesの変分表現が、測度不等式の新しい変化をもたらすことを示す。
また、\alpha$-divergences に対する測度不等式を乗法的に変化させ、ハマーズリー・チャップマン・ロビンズ不等式を一般化する。
最後に、様々な損失のクラスに対するPAC-ベイズ境界やモンテカルロ推定に対する漸近区間を含む測度不等式の変化のいくつかの応用を示す。
関連論文リスト
- Variance-Dependent Regret Bounds for Non-stationary Linear Bandits [52.872628573907434]
報酬分布の分散と$B_K$の分散を利用するアルゴリズムを提案する。
Restarted Weighted$textOFUL+$とRestarted$textSAVE+$の2つの新しいアルゴリズムを紹介します。
特に、V_K$が$K$よりはるかに小さい場合、我々のアルゴリズムは、異なる設定下での非定常線形バンドレットの最先端結果よりも優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-15T23:36:55Z) - Log-majorization and matrix norm inequalities with application to quantum information [2.7195102129095003]
アラキの対数行列化の拡張を示し、量子情報の$alpha$-$z$-R'enyi分散に適用する。
本論文は、加重幾何平均の標準不等式における等しい場合の著者の古い結果の証明を補正するための付録を含む。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-25T11:33:46Z) - Tighter monogamy inequalities of multiqubit entanglement [3.9318191265352196]
マルチパーティの絡み合いは、量子情報処理において非常に重要である。
2つの新しいモノガミーの不等式は、$beta$thのコンカレンスと負性に基づくものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-15T03:00:06Z) - SARAH-based Variance-reduced Algorithm for Stochastic Finite-sum
Cocoercive Variational Inequalities [137.6408511310322]
有限サムコヒーレンシブ変分不等式の問題を考える。
強い単調な問題に対しては、この方法を用いて解への線形収束を達成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-12T08:04:48Z) - Smooth Monotone Stochastic Variational Inequalities and Saddle Point
Problems: A Survey [119.11852898082967]
本稿では,スムーズなモノトン変量不等式を解くための手法について検討する。
まず最初に、メソッドが最終的に進化する基盤を与えます。
次に、一般定式化の方法を概観し、有限和設定を考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-29T13:39:30Z) - Information Processing Equalities and the Information-Risk Bridge [10.451984251615512]
本稿では,統計実験のための2つの新しい情報尺度について紹介する。
我々は,情報量測定と統計的決定問題のベイズリスクとの簡単な幾何学的関係を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-25T08:54:36Z) - Split-kl and PAC-Bayes-split-kl Inequalities [15.63537071742102]
我々は、klの不等式と低分散を活用できる能力を組み合わせた分割kl不等式(split-kl inequality)と呼ぶ。
ベルヌーイ確率変数の場合、kl不等式は経験的ベルンシュタインよりも厳密であり、経験的ベルンシュタイン不等式は kl よりも厳密である。
余剰損失の有界化に対する分割-kl不等式の適用について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-01T18:42:02Z) - On change of measure inequalities for $f$-divergences [5.799808780731661]
戦略は、$f$-divergencesのルジャンドル変換とヤング・フェンシェルの不等式を組み合わせることに依存する。
我々は、$f$-divergencesを含む複雑さを伴う新しいPAC-Bayesian一般化を導出する。
最も人気のある$f$-divergencesに対して、結果をインスタンス化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-11T11:53:28Z) - A Unified Framework for Multi-distribution Density Ratio Estimation [101.67420298343512]
バイナリ密度比推定(DRE)は多くの最先端の機械学習アルゴリズムの基礎を提供する。
ブレグマン最小化の発散の観点から一般的な枠組みを開発する。
我々のフレームワークはバイナリDREでそれらのフレームワークを厳格に一般化する手法に導かれることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-07T01:23:20Z) - Domain Adaptation: Learning Bounds and Algorithms [80.85426994513541]
本稿では,任意の損失関数を持つ適応問題に適した分布距離,差分距離を新たに導入する。
広い損失関数族に対する領域適応のための新しい一般化境界を導出する。
また、正規化に基づくアルゴリズムの大規模クラスに対する新しい適応境界も提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2009-02-19T18:42:16Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。