論文の概要: On learning parametric distributions from quantized samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.12019v1
• Date: Tue, 25 May 2021 15:38:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-26 13:36:49.622284
• Title: On learning parametric distributions from quantized samples
• Title（参考訳）: 量子化サンプルからのパラメトリック分布の学習について
• Authors: Septimia Sarbu and Abdellatif Zaidi
• Abstract要約: ネットワーク内の量子化サンプルからパラメトリック分布を学習する問題を考察する。 具体的には、$n$エージェントまたはセンサーが未知のパラメトリック分布の独立したサンプルを観察し、それぞれが、観察されたサンプルを中央プロセッサに記述するために$k$ビットを使用する。 一般の$L_p$-normsと関連するワッサーシュタイン損失の2つの損失に対する推定誤差の最小値を求める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.924672048447338
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We consider the problem of learning parametric distributions from their quantized samples in a network. Specifically, $n$ agents or sensors observe independent samples of an unknown parametric distribution; and each of them uses $k$ bits to describe its observed sample to a central processor whose goal is to estimate the unknown distribution. First, we establish a generalization of the well-known van Trees inequality to general $L_p$-norms, with $p > 1$, in terms of Generalized Fisher information. Then, we develop minimax lower bounds on the estimation error for two losses: general $L_p$-norms and the related Wasserstein loss from optimal transport.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク内の量子化サンプルからパラメトリック分布を学習する問題を考察する。 特に、$n$エージェントまたはセンサーは、未知のパラメトリック分布の独立したサンプルを観測し、それぞれが、そのサンプルを未知の分布を推定することを目的とした中央プロセッサに記述するために$k$ビットを使用する。 まず、よく知られたバンツリーの不等式を一般のl_p$-ノルムに一般化し、一般のフィッシャー情報を用いて $p > 1$ とする。 次に,2つの損失に対する推定誤差に対するminimaxlowboundsを開発する: general $l_p$-norms と関連するwaserstein loss from optimal transport である。

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