Fugu-MT 論文翻訳(概要): Functional mixture-of-experts for classification

論文の概要: Functional mixture-of-experts for classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13934v1
Date: Mon, 28 Feb 2022 16:33:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-01 13:31:44.440559
Title: Functional mixture-of-experts for classification
Title（参考訳）: 機能混合物の分類
Authors: Nhat Thien Pham and Faicel Chamroukhi
Abstract要約: 我々は、マルチクラス分類に対するMixs-of-Experts(ME)アプローチを開発する。それは、ゲーティングネットワークとエキスパートネットワークの両方を構築するMEモデルで構成されている。我々は、係数関数が解釈可能な空間的制約を享受する正規化最大推定を行う。
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 mixtures-of-experts (ME) approach to the multiclass classification where the predictors are univariate functions. It consists of a ME model in which both the gating network and the experts network are constructed upon multinomial logistic activation functions with functional inputs. We perform a regularized maximum likelihood estimation in which the coefficient functions enjoy interpretable sparsity constraints on targeted derivatives. We develop an EM-Lasso like algorithm to compute the regularized MLE and evaluate the proposed approach on simulated and real data.
Abstract（参考訳）: 予測器が単変量関数である多クラス分類に対して,Mixs-of-experts(ME)アプローチを開発する。ゲーティングネットワークとエキスパートネットワークの両方が機能入力を持つ多項ロジスティック活性化関数に基づいて構築されるmeモデルで構成されている。係数関数が対象導関数に対して解釈可能なスパーシティ制約を享受する正則化最大度推定を行う。正規化mleを計算し,シミュレーションおよび実データに対する提案手法を評価するem-lasso様アルゴリズムを開発した。

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