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/2110.04829v5
Date: Tue, 24 Sep 2024 10:56:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-09 15:57:56.073756
Title: Adaptive joint distribution learning
Title（参考訳）: 適応的関節分布学習
Authors: Damir Filipovic, Michael Multerer, Paul Schneider,
Abstract要約: テンソル積再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)を用いた結合確率分布推定のための新しいフレームワークを開発する。我々のフレームワークはラドン-ニコディム微分の低次元、正規化、正のモデルに対応しており、最大数百万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 estimating joint probability distributions using 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 millions, alleviating the inherent limitations of RKHS modeling. Well-defined normalized and positive conditional distributions are natural by-products to our approach. Our proposal 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）: テンソル積再生カーネルヒルベルト空間 (RKHS) を用いた共同確率分布推定のための新しいフレームワークを開発した。我々のフレームワークはRKHSモデルの本質的な制約を緩和し、最大数百万のサンプルサイズから推定するラドン-ニコディム誘導体の低次元、正規化、正のモデルに対応している。明確に定義された正規化条件分布と正条件分布は、我々のアプローチの自然な副産物である。提案手法は,予測から分類までの学習問題を高速に計算し,対応できる。理論的な結果は好意的な数値結果によって補われている。

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