論文の概要: Urysohn Forest for Aleatoric Uncertainty Quantification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01714v1
• Date: Sun, 4 Apr 2021 23:49:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-07 01:14:39.820989
• Title: Urysohn Forest for Aleatoric Uncertainty Quantification
• Title（参考訳）: urysohn forest for aleatoric uncertainty quantification (特集 ユリソーン森林)
• Authors: Andrew Polar, Michael Poluektov
• Abstract要約: Urysohn tree は木として連結された複数の離散な Urysohn 作用素を表す回帰モデルである。 そのような木の例は半世紀以上にわたって知られている。 この記事はこの研究の2つのステップです。 まず、Kolmogorov-Arnoldモデルの適切な置き換えである軽量バイナリUrysohnツリーです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.04585143845864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The terms tree and forest are normally associated with an ensemble of classifiers. In this article Urysohn tree is a regression model representing multiple discrete Urysohn operators connected as a tree, where the inputs of one operator are outputs of the others. This structure, referred as Urysohn tree, is not completely new. One example of such tree is known for more than half a century. It is Kolmogorov-Arnold representation. The authors of this paper in their recently published research offered the new computational technique for constructing of Kolmogorov-Arnold representation as a deep machine learning process. This article is two steps further into this research. It has two parts. First is a lightweight binary Urysohn tree which is adequate replacement of Kolmogorov-Arnold model and second is a boosting algorithm for building of the forest of these trees for variance reduction and modeling of aleatoric uncertainty of the data.
• Abstract（参考訳）: 木と森の用語は通常、分類器の集合と関連付けられている。 本稿では、 urysohn tree は、複数の離散 urysohn operator を木として連結した回帰モデルであり、ある作用素の入力は他の作用素の出力である。 この構造はユリソン木と呼ばれ、完全に新しいものではない。 そのような木の例は半世紀以上にわたって知られている。 コルモゴロフ=アルノルド表現である。 最近発表された研究で著者らは、深い機械学習プロセスとしてkolmogorov-arnold表現を構築するための新しい計算技術を提供した。 この記事はこの研究の2つのステップです。 2つの部分がある。 1つは、Kolmogorov-Arnoldモデルの適切な置き換えである軽量二分木Urysohn木であり、もう1つは、これらの木の森林構築のためのブースティングアルゴリズムであり、データの分散低減とアレタリック不確かさのモデル化である。

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