Fugu-MT 論文翻訳(概要): A unifying tutorial on Approximate Message Passing

論文の概要: A unifying tutorial on Approximate Message Passing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.02180v1
Date: Wed, 5 May 2021 16:47:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-14 06:40:36.483743
Title: A unifying tutorial on Approximate Message Passing
Title（参考訳）: Approximate Message Passingに関する統一チュートリアル
Authors: Oliver Y. Feng, Ramji Venkataramanan, Cynthia Rush and Richard J. Samworth
Abstract要約: 統計的観点から、近似メッセージパッシング(AMP)アルゴリズムの主なアイデアを紹介します。その過程で, 既存の文献における結果の多くを強化し, 統一する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.691623651741
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Over the last decade or so, Approximate Message Passing (AMP) algorithms have become extremely popular in various structured high-dimensional statistical problems. The fact that the origins of these techniques can be traced back to notions of belief propagation in the statistical physics literature lends a certain mystique to the area for many statisticians. Our goal in this work is to present the main ideas of AMP from a statistical perspective, to illustrate the power and flexibility of the AMP framework. Along the way, we strengthen and unify many of the results in the existing literature.
Abstract（参考訳）: 過去10年ほどにわたり、近似メッセージパッシング(amp)アルゴリズムは様々な構造化高次元統計問題で非常に人気を集めている。これらの技術の起源は、統計物理学の文献における信念の伝播の概念に遡ることができるという事実は多くの統計学者にとってこの領域にある種の神秘を与える。この研究の目標は、AMPフレームワークのパワーと柔軟性を説明するために、統計的な観点からAMPの主なアイデアを示すことです。その過程で, 既存の文献における結果の多くを強化し, 統一する。

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