論文の概要: The sample complexity of level set approximation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13405v2
• Date: Tue, 23 Feb 2021 09:09:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 19:58:39.370633
• Title: The sample complexity of level set approximation
• Title（参考訳）: レベル集合近似のサンプル複雑性
• Authors: Fran\c{c}ois Bachoc (IMT), Tommaso Cesari (TSE), S\'ebastien Gerchinovitz (IMT)
• Abstract要約: 本研究では,その値を逐次クエリすることで未知関数のレベルセットを近似する問題について検討する。 そこで我々は,局所関数近似問題に対するレベルセット近似問題を減らし,Bisect と Approximate というアルゴリズム群を導入する。
• 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: We study the problem of approximating the level set of an unknown function by sequentially querying its values. We introduce a family of algorithms called Bisect and Approximate through which we reduce the level set approximation problem to a local function approximation problem. We then show how this approach leads to rate-optimal sample complexity guarantees for H{\"o}lder functions, and we investigate how such rates improve when additional smoothness or other structural assumptions hold true.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,未知関数のレベル集合を逐次クエリすることで近似する問題について検討する。 そこで我々は,局所関数近似問題に対するレベルセット近似問題を減らし,Bisect と Approximate というアルゴリズム群を導入する。 次に、この手法がh{\"o}lder関数のレート最適サンプル複雑性の保証にどのようにつながるかを示し、追加の滑らかさや他の構造的仮定が正しい場合に、その割合がどのように改善されるかを調べる。

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