論文の概要: A Constructive, Type-Theoretic Approach to Regression via Global Optimisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12868v1
• Date: Tue, 23 Jun 2020 10:01:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 23:56:48.928448
• Title: A Constructive, Type-Theoretic Approach to Regression via Global Optimisation
• Title（参考訳）: グローバル最適化による回帰に対する構成的・型論的アプローチ
• Authors: Dan R. Ghica and Todd Waugh Ambridge
• Abstract要約: グローバル最適化の収束特性が検索可能性の直接的な結果であることを示す。 すべての理論とモチベーションの例は、証明助手のアグダによって完全に定式化されている。
• 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: We examine the connections between deterministic, complete, and general global optimisation of continuous functions and a general concept of regression from the perspective of constructive type theory via the concept of 'searchability'. We see how the property of convergence of global optimisation is a straightforward consequence of searchability. The abstract setting allows us to generalise searchability and continuity to higher-order functions, so that we can formulate novel convergence criteria for regression, derived from the convergence of global optimisation. All the theory and the motivating examples are fully formalised in the proof assistant Agda.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,連続関数の決定論的,完全,大域的な最適化と,「探索可能性」という概念を通じて構成型理論の観点からの回帰の一般概念との関係を考察する。 グローバル最適化の収束特性が検索可能性の直接的な結果であることを示す。 この抽象的な設定により、探索可能性と連続性を高次関数に一般化し、大域最適化の収束から導かれる回帰の新しい収束基準を定式化することができる。 すべての理論とモチベーションの例が証明アシスタントagdaで完全に定式化されている。

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