Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Representation Jensen-Reny\'i Divergence

論文の概要: The Representation Jensen-Reny\'i Divergence

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01583v1
Date: Thu, 2 Dec 2021 19:51:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-07 07:14:10.630852
Title: The Representation Jensen-Reny\'i Divergence
Title（参考訳）: Jensen-Reny\'i Divergence の表現
Authors: Jhoan Keider Hoyos Osorio and Oscar Skean and Austin Brockmeier and Luis Gonzalo Sanchez Giraldo
Abstract要約: 無限に分割可能なカーネルによって定義されるカーネルヒルベルト空間の再生における演算子に基づくデータ分布間の測度を導入する。提案手法は,データに基づく確率分布の推定を回避している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We introduce a divergence measure between data distributions based on operators in reproducing kernel Hilbert spaces defined by infinitely divisible kernels. The empirical estimator of the divergence is computed using the eigenvalues of positive definite matrices that are obtained by evaluating the kernel over pairs of samples. The new measure shares similar properties to Jensen-Shannon divergence. Convergence of the proposed estimators follows from concentration results based on the difference between the ordered spectrum of the Gram matrices and the integral operators associated with the population quantities. The proposed measure of divergence avoids the estimation of the probability distribution underlying the data. Numerical experiments involving comparing distributions and applications to sampling unbalanced data for classification show that the proposed divergence can achieve state of the art results.
Abstract（参考訳）: 無限に可分なカーネルによって定義される再生成核ヒルベルト空間において、演算子に基づくデータ分布間の発散測度を導入する。一対のサンプル上でカーネルを評価することにより得られる正定値行列の固有値を用いて、発散の実証的推定器を算出する。この新しい尺度はジェンセン=シャノンの発散と同様の性質を持つ。提案した推定器の収束度は、グラム行列の順序スペクトルと集団量の積分作用素との差に基づく濃度結果から導かれる。提案手法は,データに基づく確率分布の推定を回避している。分布の比較と非平衡データサンプリングへの応用に関する数値実験により,提案手法が最先端の成果を得ることができた。

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