Fugu-MT 論文翻訳(概要): Mixture Density Network Estimation of Continuous Variable Maximum Likelihood Using Discrete Training Samples

論文の概要: Mixture Density Network Estimation of Continuous Variable Maximum Likelihood Using Discrete Training Samples

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13416v1
Date: Wed, 24 Mar 2021 18:02:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-27 03:55:21.118415
Title: Mixture Density Network Estimation of Continuous Variable Maximum Likelihood Using Discrete Training Samples
Title（参考訳）: 離散学習サンプルを用いた連続変数最大確率の混合密度ネットワーク推定
Authors: Charles Burton, Spencer Stubbs, Peter Onyisi
Abstract要約: 混合密度ネットワーク(MDN)は、観測変数の集合が与えられたモデルパラメータ$boldsymboltheta$の確率密度関数を生成するために用いられる。パラメータ推定におけるmdnsの利用を実証し,バイアスの起源を議論し,各問題に対する修正手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Mixture Density Networks (MDNs) can be used to generate probability density functions of model parameters $\boldsymbol{\theta}$ given a set of observables $\mathbf{x}$. In some applications, training data are available only for discrete values of a continuous parameter $\boldsymbol{\theta}$. In such situations a number of performance-limiting issues arise which can result in biased estimates. We demonstrate the usage of MDNs for parameter estimation, discuss the origins of the biases, and propose a corrective method for each issue.
Abstract（参考訳）: 混合密度ネットワーク (mdns) はモデルパラメータの確率密度関数 $\boldsymbol{\theta}$ を生成するのに使うことができる。一部のアプリケーションでは、トレーニングデータは連続パラメータ $\boldsymbol{\theta}$ の離散値に対してのみ利用可能である。このような状況では、多くのパフォーマンス制限問題が発生し、バイアスのある見積もりが生じる。パラメータ推定におけるmdnsの利用を実証し,バイアスの起源を議論し,各問題に対する修正手法を提案する。

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