Fugu-MT 論文翻訳(概要): Robust Learning of Mixtures of Gaussians

論文の概要: Robust Learning of Mixtures of Gaussians

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05912v1
Date: Sun, 12 Jul 2020 05:15:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-11 06:12:36.568901
Title: Robust Learning of Mixtures of Gaussians
Title（参考訳）: ガウス系混合物のロバスト学習
Authors: Daniel M. Kane
Abstract要約: 我々は、$X$が任意の$d$-次元ガウス多様体の均等な重み付け混合であるときに、$poly(eps)$を総変量で誤りを犯すことを学ぶ。特に、$X$ が 2 つの任意の$d$次元ガウス多様体の均等な重み付き混合であれば、$X$ a $eps$-fraction からサンプルにアクセスする時間アルゴリズムを考案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.173307471333617
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We resolve one of the major outstanding problems in robust statistics. In particular, if $X$ is an evenly weighted mixture of two arbitrary $d$-dimensional Gaussians, we devise a polynomial time algorithm that given access to samples from $X$ an $\eps$-fraction of which have been adversarially corrupted, learns $X$ to error $\poly(\eps)$ in total variation distance.
Abstract（参考訳）: 我々はロバスト統計学における主要な課題の1つを解決する。特に、$X$ が 2 つの任意の$d$-次元ガウス多様体の均等な重み付き混合であれば、逆向きに破損した$X$ a $\eps$-fraction からサンプルにアクセスする多項式時間アルゴリズムを考案し、誤差 $\poly(\eps)$ を全変動距離で学習する。

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