Fugu-MT 論文翻訳(概要): Consistent regression of biophysical parameters with kernel methods

論文の概要: Consistent regression of biophysical parameters with kernel methods

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04922v1
Date: Wed, 9 Dec 2020 08:59:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-16 02:08:52.457736
Title: Consistent regression of biophysical parameters with kernel methods
Title（参考訳）: カーネル法による生体物理パラメータの連続回帰
Authors: Emiliano D\'iaz, Adri\'an P\'erez-Suay, Valero Laparra, Gustau Camps-Valls
Abstract要約: 本稿では,一貫性制約を組み込むための新しい統計的回帰フレームワークを提案する。クロロフィル含量の推定における性能の解明に成功している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.355562369122241
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: This paper introduces a novel statistical regression framework that allows the incorporation of consistency constraints. A linear and nonlinear (kernel-based) formulation are introduced, and both imply closed-form analytical solutions. The models exploit all the information from a set of drivers while being maximally independent of a set of auxiliary, protected variables. We successfully illustrate the performance in the estimation of chlorophyll content.
Abstract（参考訳）: 本稿では,一貫性制約を組み込むための新しい統計的回帰フレームワークを提案する。線形および非線形(カーネルベース)な定式化が導入され、どちらも閉形式解析解である。モデルは、補助的かつ保護された変数のセットから最大独立なまま、ドライバのセットからのすべての情報を利用する。クロロフィル含量の推定における性能の解明に成功している。

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