論文の概要: Numerical issues in maximum likelihood parameter estimation for Gaussian
process regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09747v1
- Date: Sun, 24 Jan 2021 16:30:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-16 09:16:35.260108
- Title: Numerical issues in maximum likelihood parameter estimation for Gaussian
process regression
- Title(参考訳): ガウス過程回帰における最大度パラメータ推定の数値問題
- Authors: Subhasish Basak, S\'ebastien Petit, Julien Bect, Emmanuel Vazquez
- Abstract要約: 本稿は,数値問題の起源を調査し,単純かつ効果的な改善戦略を提供する。
この研究は基本的な問題をターゲットにしているが、特にベイズ最適化の文献における多くの研究は、既製のGPR実装に依存している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This article focuses on numerical issues in maximum likelihood parameter
estimation for Gaussian process regression (GPR). This article investigates the
origin of the numerical issues and provides simple but effective improvement
strategies. This work targets a basic problem but a host of studies,
particularly in the literature of Bayesian optimization, rely on off-the-shelf
GPR implementations. For the conclusions of these studies to be reliable and
reproducible, robust GPR implementations are critical.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ガウス過程回帰(GPR)の最大パラメータ推定における数値問題に着目する。
本稿は,数値問題の起源を調査し,単純かつ効果的な改善戦略を提供する。
この研究は基本的な問題をターゲットにしているが、特にベイズ最適化の文献における多くの研究は、既製のGPR実装に依存している。
これらの研究の結論が信頼性と再現性を持つためには、堅牢なGPR実装が不可欠です。
関連論文リスト
- On the inability of Gaussian process regression to optimally learn
compositional functions [3.6525095710982916]
深いガウス過程の先行は、対象関数が構成構造を持つ場合、ガウス過程の先行よりも優れる。
真の函数が一般化加法関数であれば、任意の平均零ガウス過程に基づく後続函数は、ミニマックス速度よりも厳密に遅い速度でのみ真理を回復できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-16T15:42:25Z) - Large-scale Optimization of Partial AUC in a Range of False Positive
Rates [51.12047280149546]
ROC曲線 (AUC) の下の領域は、機械学習において最も広く使われている分類モデルのパフォーマンス指標の1つである。
近年の封筒平滑化技術に基づく効率的な近似勾配降下法を開発した。
提案アルゴリズムは,効率のよい解法を欠くランク付けされた範囲損失の和を最小化するためにも利用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-03T03:46:18Z) - Fenrir: Physics-Enhanced Regression for Initial Value Problems [31.411889245022714]
確率数値を用いて初期値問題をガウス-マルコフ過程に変換する方法を示す。
提案手法は競合する手法よりも適度か適度に優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-02T21:22:45Z) - Instance-Dependent Confidence and Early Stopping for Reinforcement
Learning [99.57168572237421]
強化学習(RL)のための様々なアルゴリズムは、その収束率の劇的な変動を問題構造の関数として示している。
この研究は、観察されたパフォーマンスの違いについて、textitexを説明する保証を提供する。
次の自然なステップは、これらの理論的保証を実際に有用なガイドラインに変換することです。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-21T04:25:35Z) - Efficient Hyperparameter Tuning for Large Scale Kernel Ridge Regression [19.401624974011746]
本稿では,データ依存型ペナルティに基づく複雑性正規化基準を提案し,その効率的な最適化について議論する。
提案手法の利点は,大規模カーネル手法のライブラリに組み込んで,適応的に調整されたソリューションを導出することにある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-17T09:57:32Z) - Mesh-Based Solutions for Nonparametric Penalized Regression [6.827783641211451]
回帰関数を非パラメトリックに推定することはしばしば興味がある。
多くの場合、PR問題の正確な解を見つけることは、計算的に難解である。
これらのシナリオに対して,メッシュベースの近似解(MBS)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-07T00:12:42Z) - A general sample complexity analysis of vanilla policy gradient [101.16957584135767]
政策勾配(PG)は、最も一般的な強化学習(RL)問題の1つである。
PG軌道の「バニラ」理論的理解は、RL問題を解く最も一般的な方法の1つである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-23T19:38:17Z) - Implicit Rate-Constrained Optimization of Non-decomposable Objectives [37.43791617018009]
機械学習における制約付き最適化問題の一家系を考察する。
我々のキーとなる考え方は、閾値パラメータをモデルパラメータの関数として表現するレート制約のある最適化を定式化することである。
本稿では, 標準勾配法を用いて, 結果の最適化問題を解く方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-23T00:04:39Z) - Resource Planning for Hospitals Under Special Consideration of the
COVID-19 Pandemic: Optimization and Sensitivity Analysis [87.31348761201716]
新型コロナウイルス(covid-19)パンデミックのような危機は、医療機関にとって深刻な課題となる。
BaBSim.Hospitalは離散イベントシミュレーションに基づく容量計画ツールである。
BaBSim.Hospitalを改善するためにこれらのパラメータを調査し最適化することを目指しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-16T12:38:35Z) - Parallel Stochastic Mirror Descent for MDPs [72.75921150912556]
無限水平マルコフ決定過程(MDP)における最適政策学習の問題を考える。
リプシッツ連続関数を用いた凸プログラミング問題に対してミラー・ディクセントの変種が提案されている。
このアルゴリズムを一般の場合において解析し,提案手法の動作中に誤差を蓄積しない収束率の推定値を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-27T19:28:39Z) - Zeroth-Order Hybrid Gradient Descent: Towards A Principled Black-Box
Optimization Framework [100.36569795440889]
この作業は、一階情報を必要としない零次最適化(ZO)の反復である。
座標重要度サンプリングにおける優雅な設計により,ZO最適化法は複雑度と関数クエリコストの両面において効率的であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-21T17:29:58Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。