論文の概要: A similarity-based Bayesian mixture-of-experts model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02130v2
• Date: Sun, 9 May 2021 10:14:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-23 15:03:29.537692
• Title: A similarity-based Bayesian mixture-of-experts model
• Title（参考訳）: 類似性に基づくベイズ・ミックス・オブ・エキスパートズモデル
• Authors: Tianfang Zhang and Rasmus Bokrantz and Jimmy Olsson
• Abstract要約: 多変量回帰問題に対する新しい非パラメトリック混合実験モデルを提案する。 条件付きモデルを用いて、サンプル外入力の予測は、観測された各データポイントと類似性に基づいて行われる。 混合物のパラメータと距離測定値に基づいて後部推論を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5156484100374058
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a new nonparametric mixture-of-experts model for multivariate regression problems, inspired by the probabilistic $k$-nearest neighbors algorithm. Using a conditionally specified model, predictions for out-of-sample inputs are based on similarities to each observed data point, yielding predictive distributions represented by Gaussian mixtures. Posterior inference is performed on the parameters of the mixture components as well as the distance metric using a mean-field variational Bayes algorithm accompanied with a stochastic gradient-based optimization procedure. The proposed method is especially advantageous in settings where inputs are of relatively high dimension in comparison to the data size, where input--output relationships are complex, and where predictive distributions may be skewed or multimodal. Computational studies on two synthetic datasets and one dataset comprising dose statistics of radiation therapy treatment plans show that our mixture-of-experts method performs similarly or better than a conditional Dirichlet process mixture model both in terms of validation metrics and visual inspection.
• Abstract（参考訳）: 確率的$k$-nearest 隣り合うアルゴリズムに着想を得た,多変量回帰問題に対する新しい非パラメトリック混合実験モデルを提案する。 条件付き指定モデルを用いて、サンプル外入力の予測は各観測データ点との類似性に基づいて、ガウス混合で表される予測分布を生成する。 確率的勾配に基づく最適化手順を伴う平均場変動ベイズアルゴリズムを用いて、混合成分のパラメータと距離メトリックについて後方推定を行う。 提案手法は,入力がデータサイズに比べて比較的高次元である場合,入力-出力関係が複雑である場合,予測分布が歪んだ場合,あるいはマルチモーダルの場合,特に有利である。 放射線治療計画の線量統計を含む2つの合成データセットと1つのデータセットに関する計算的研究から,本手法は条件付きディリクレプロセス混合モデルよりも,検証基準と視覚検査の両方において,同等かそれ以上の性能を発揮することが示された。

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