Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adaptive joint distribution learning

論文の概要: Adaptive joint distribution learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04829v3
Date: Tue, 4 Apr 2023 12:22:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-05 10:48:04.221646
Title: Adaptive joint distribution learning
Title（参考訳）: 適応型ジョイント分布学習
Authors: Damir Filipovic and Michael Multerer and Paul Schneider
Abstract要約: 我々はテンソル積再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)に結合確率分布を埋め込む新しい枠組みを開発する。我々のフレームワークはRadon-Nikodym誘導体の低次元、正規化、正のモデルに対応しており、最大で数百万のデータポイントのサンプルサイズから推定する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We develop a new framework for embedding joint probability distributions in tensor product reproducing kernel Hilbert spaces (RKHS). Our framework accommodates a low-dimensional, normalized and positive model of a Radon-Nikodym derivative, which we estimate from sample sizes of up to several million data points, alleviating the inherent limitations of RKHS modeling. Well-defined normalized and positive conditional distributions are natural by-products to our approach. The embedding is fast to compute and accommodates learning problems ranging from prediction to classification. Our theoretical findings are supplemented by favorable numerical results.
Abstract（参考訳）: 我々は、テンソル積再現核ヒルベルト空間 (rkhs) に合同確率分布を埋め込むための新しい枠組みを開発した。我々のフレームワークはRKHSモデリングの本質的な制約を緩和し,最大数百万のデータポイントのサンプルサイズから推定するRandon-Nikodym誘導体の低次元,正規化,正のモデルに対応している。よく定義された正規化および正条件分布は、我々のアプローチにとって自然な副産物である。この埋め込みは計算が速く、予測から分類までの学習問題に対応している。理論的結果は良好な数値結果によって補われている。

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