Fugu-MT 論文翻訳(概要): InClass Nets: Independent Classifier Networks for Nonparametric Estimation of Conditional Independence Mixture Models and Unsupervised Classification

論文の概要: InClass Nets: Independent Classifier Networks for Nonparametric Estimation of Conditional Independence Mixture Models and Unsupervised Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.00131v1
Date: Mon, 31 Aug 2020 22:24:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-23 07:11:53.971464
Title: InClass Nets: Independent Classifier Networks for Nonparametric Estimation of Conditional Independence Mixture Models and Unsupervised Classification
Title（参考訳）: inclass nets: 条件付き独立混合モデルと教師なし分類の非パラメトリック推定のための独立分類器ネットワーク
Authors: Konstantin T. Matchev, Prasanth Shyamsundar
Abstract要約: 我々は、独立ニューラルネットワーク(Independent Neural Network, NN)と呼ばれる新しい機械学習ベースのアプローチを導入する。 NNが任意の関数を近似する能力は、我々の手法を非パラメトリックにする。また,本手法は,教師なし・半教師付き分類問題にも応用できる。
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 introduce a new machine-learning-based approach, which we call the Independent Classifier networks (InClass nets) technique, for the nonparameteric estimation of conditional independence mixture models (CIMMs). We approach the estimation of a CIMM as a multi-class classification problem, since dividing the dataset into different categories naturally leads to the estimation of the mixture model. InClass nets consist of multiple independent classifier neural networks (NNs), each of which handles one of the variates of the CIMM. Fitting the CIMM to the data is performed by simultaneously training the individual NNs using suitable cost functions. The ability of NNs to approximate arbitrary functions makes our technique nonparametric. Further leveraging the power of NNs, we allow the conditionally independent variates of the model to be individually high-dimensional, which is the main advantage of our technique over existing non-machine-learning-based approaches. We derive some new results on the nonparametric identifiability of bivariate CIMMs, in the form of a necessary and a (different) sufficient condition for a bivariate CIMM to be identifiable. We provide a public implementation of InClass nets as a Python package called RainDancesVI and validate our InClass nets technique with several worked out examples. Our method also has applications in unsupervised and semi-supervised classification problems.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Independent Classifier Network (InClass nets) と呼ばれる機械学習に基づく新しい手法を導入し,条件付き独立混合モデル(CIMM)の非パラメータ推定を行う。データセットを異なるカテゴリに分割することで混合モデルの推定が自然に導かれるため,CIMMを多クラス分類問題として推定する方法を提案する。 InClass netは複数の独立した分類器ニューラルネットワーク(NN)で構成され、それぞれがCIMMの変数の1つを処理する。 CIMMをデータに適合させるには、適切なコスト関数を用いて個々のNNを同時に訓練する。 NNが任意の関数を近似する能力は、我々の手法を非パラメトリックにする。 NNのパワーのさらなる活用により、モデルの条件付き独立変数を個別に高次元にすることが可能になる。二変量cimmの非パラメトリック識別性について、二変量cimmが識別可能となるために必要な(異なる)十分条件として、いくつかの新しい結果を導出する。我々は、RainDancesVIと呼ばれるPythonパッケージとしてInClass netsの公開実装を提供し、いくつかの実例でInClass netsテクニックを検証する。また,本手法は教師なし・半教師付き分類問題にも応用できる。

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