論文の概要: Soft and subspace robust multivariate rank tests based on entropy regularized optimal transport

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08811v1
• Date: Tue, 16 Mar 2021 02:48:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-17 21:52:16.615809
• Title: Soft and subspace robust multivariate rank tests based on entropy regularized optimal transport
• Title（参考訳）: エントロピー正規化最適輸送に基づくソフトおよびサブスペースロバスト多変量ランク試験
• Authors: Shoaib Bin Masud, Boyang Lyu, Shuchin Aeron
• Abstract要約: 我々は, 最適輸送理論に基づく最近提案された多変量階数エネルギー距離を, 軟式階数エネルギー距離まで拡張する。 これは微分可能であるため、ランクエネルギーを部分空間のロバストなランクエネルギー距離に拡張することができる。 実験により,投射されたソフトランクエネルギーを用いて検出パワーと誤報をトレードオフできることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.605168966435981
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we extend the recently proposed multivariate rank energy distance, based on the theory of optimal transport, for statistical testing of distributional similarity, to soft rank energy distance. Being differentiable, this in turn allows us to extend the rank energy to a subspace robust rank energy distance, dubbed Projected soft-Rank Energy distance, which can be computed via optimization over the Stiefel manifold. We show via experiments that using projected soft rank energy one can trade-off the detection power vs the false alarm via projections onto an appropriately selected low dimensional subspace. We also show the utility of the proposed tests on unsupervised change point detection in multivariate time series data. All codes are publicly available at the link provided in the experiment section.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最近提案された多変量階のエネルギー距離を,分布の類似性の統計的検証のための最適輸送理論に基づいて,ソフトランクのエネルギー距離に拡張する。 これは微分可能であるので、階数エネルギーをストーフェル多様体上の最適化によって計算できる「射影ソフトランクエネルギー距離」と呼ばれる部分空間の頑健な階数エネルギー距離に拡張することができる。 実験により, ソフトランクエネルギーを用いて, 適切に選択された低次元部分空間に投影することで, 検出パワーと誤警報をトレードオフできることを示した。 また,多変量時系列データにおける教師なし変化点検出における提案手法の有用性を示す。 すべてのコードは実験セクションで提供されているリンクで公開されている。

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