論文の概要: Non-exchangeable feature allocation models with sublinear growth of the feature sizes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.13491v1
• Date: Mon, 30 Mar 2020 14:14:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 06:51:13.418282
• Title: Non-exchangeable feature allocation models with sublinear growth of the feature sizes
• Title（参考訳）: 特徴サイズのサブリニア成長を伴う非交換可能特徴割当モデル
• Authors: Giuseppe Di Benedetto, Fran\c{c}ois Caron, Yee Whye Teh
• Abstract要約: 指定された特徴を共有するオブジェクトの数がサブライン的に増加するような、交換不能な特徴割り当てモデルのクラスを示す。 我々はモデルの性質を導出し、そのようなモデルが様々なデータセットに対してより適合し、より良い予測性能を提供することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.020001748199036
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Feature allocation models are popular models used in different applications such as unsupervised learning or network modeling. In particular, the Indian buffet process is a flexible and simple one-parameter feature allocation model where the number of features grows unboundedly with the number of objects. The Indian buffet process, like most feature allocation models, satisfies a symmetry property of exchangeability: the distribution is invariant under permutation of the objects. While this property is desirable in some cases, it has some strong implications. Importantly, the number of objects sharing a particular feature grows linearly with the number of objects. In this article, we describe a class of non-exchangeable feature allocation models where the number of objects sharing a given feature grows sublinearly, where the rate can be controlled by a tuning parameter. We derive the asymptotic properties of the model, and show that such model provides a better fit and better predictive performances on various datasets.
• Abstract（参考訳）: 特徴割り当てモデルは、教師なし学習やネットワークモデリングなど、異なるアプリケーションで使われる一般的なモデルである。 特に、インドのビュッフェプロセスは柔軟で単純な1パラメータの特徴割り当てモデルであり、特徴の数はオブジェクトの数と無拘束に増加する。 インドのビュッフェ過程は、ほとんどの機能割当モデルと同様に、交換可能性の対称性特性を満たす: 分布は、オブジェクトの置換の下で不変である。 この性質はいくつかのケースでは望ましいが、強い意味を持つ。 重要なことに、特定の機能を共有するオブジェクトの数は、オブジェクトの数と線形に増加する。 本稿では,ある特徴を共有するオブジェクトの数がサブライン的に増加し,調整パラメータによって速度を制御できるような,交換不能な特徴割り当てモデルのクラスについて述べる。 モデルの漸近特性を導出し、そのモデルが様々なデータセットに適合し、より良い予測性能を提供することを示す。

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