Fugu-MT 論文翻訳(概要): Inference, Prediction, and Entropy-Rate Estimation of Continuous-time, Discrete-event Processes

論文の概要: Inference, Prediction, and Entropy-Rate Estimation of Continuous-time, Discrete-event Processes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.03750v1
Date: Thu, 7 May 2020 20:54:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-05 23:15:54.222867
Title: Inference, Prediction, and Entropy-Rate Estimation of Continuous-time, Discrete-event Processes
Title（参考訳）: 連続時間離散イベント過程の推測・予測・エントロピー・レート推定
Authors: S. E. Marzen and J. P. Crutchfield
Abstract要約: モデルの推定、未来予測、離散時間離散イベントプロセスのエントロピー率の推定は、十分に成り立っている。ここでは、それらを推測、予測、推定するための新しい方法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Inferring models, predicting the future, and estimating the entropy rate of discrete-time, discrete-event processes is well-worn ground. However, a much broader class of discrete-event processes operates in continuous-time. Here, we provide new methods for inferring, predicting, and estimating them. The methods rely on an extension of Bayesian structural inference that takes advantage of neural network's universal approximation power. Based on experiments with complex synthetic data, the methods are competitive with the state-of-the-art for prediction and entropy-rate estimation.
Abstract（参考訳）: モデルの推定、未来予測、離散時間離散イベントプロセスのエントロピー率の推定は、十分に成り立っている。しかし、より広い種類の離散イベントプロセスは連続時間で動作します。ここでは,推測,予測,推定を行う新しい手法を提案する。これらの手法は、ニューラルネットワークの普遍近似力を利用するベイズ構造推論の拡張に依存している。複雑な合成データを用いた実験に基づいて、予測とエントロピーレート推定のための最先端技術と競合する。

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