論文の概要: Distributionally robust risk evaluation with a causality constraint and structural information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10571v4
• Date: Thu, 8 Aug 2024 08:54:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-09 21:29:15.776514
• Title: Distributionally robust risk evaluation with a causality constraint and structural information
• Title（参考訳）: 因果制約と構造情報を用いた分布ロバストリスク評価
• Authors: Bingyan Han,
• Abstract要約: ニューラルネットワークによるテスト関数を近似し、Rademacherの複雑さによるサンプルの複雑さを証明する。 我々のフレームワークは、分散的にロバストなポートフォリオ選択問題において、従来のものよりも優れています。
• 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: This work studies the distributionally robust evaluation of expected values over temporal data. A set of alternative measures is characterized by the causal optimal transport. We prove the strong duality and recast the causality constraint as minimization over an infinite-dimensional test function space. We approximate test functions by neural networks and prove the sample complexity with Rademacher complexity. An example is given to validate the feasibility of technical assumptions. Moreover, when structural information is available to further restrict the ambiguity set, we prove the dual formulation and provide efficient optimization methods. Our framework outperforms the classic counterparts in the distributionally robust portfolio selection problem. The connection with the naive strategy is also investigated numerically.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,時間的データに対する予測値の分布的ロバストな評価について検討する。 代替手段のセットは、因果的最適輸送によって特徴づけられる。 強い双対性を証明し、因果制約を無限次元のテスト函数空間上の最小化として再送する。 ニューラルネットワークによるテスト関数を近似し、Rademacherの複雑さによるサンプルの複雑さを証明する。 技術的前提の実現可能性を検証する例として挙げられる。 さらに、あいまいさを更に制限するために構造情報が利用できる場合、二重定式化を証明し、効率的な最適化方法を提供する。 我々のフレームワークは、分散的にロバストなポートフォリオ選択問題において、従来のものよりも優れています。 また,ナイーブ戦略との関係についても数値的に検討した。

関連論文リスト

• Unveiling the Statistical Foundations of Chain-of-Thought Prompting Methods [59.779795063072655]
  CoT(Chain-of-Thought)の促進とその変種は、多段階推論問題を解決する効果的な方法として人気を集めている。 統計的推定の観点からCoTのプロンプトを解析し,その複雑さを包括的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-25T04:07:18Z)
• Data-driven Multistage Distributionally Robust Linear Optimization with Nested Distance [11.651972987789655]
  サンプルパスに時間一貫性があり,適切に定義された,最適なロバストポリシを見出す。 凸最適化手法を用いて,値関数を効率的に計算できる場合の抽出可能なケースを同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T09:49:22Z)
• Rigorous Probabilistic Guarantees for Robust Counterfactual Explanations [80.86128012438834]
  モデルシフトに対する反ファクトの堅牢性を計算することはNP完全であることを示す。 本稿では,頑健性の厳密な推定を高い保証で実現する新しい確率論的手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T09:13:11Z)
• Non-Convex Robust Hypothesis Testing using Sinkhorn Uncertainty Sets [18.46110328123008]
  非破壊仮説テスト問題に対処する新しい枠組みを提案する。 目標は、最大数値リスクを最小限に抑える最適な検出器を探すことである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T20:29:43Z)
• Bayesian Nonparametrics Meets Data-Driven Distributionally Robust Optimization [29.24821214671497]
  機械学習と統計モデルのトレーニングは、しばしばデータ駆動型リスク基準の最適化を伴う。 ベイズ的非パラメトリック(ディリクレ過程)理論と、スムーズなあいまいさ-逆選好の最近の決定論的モデルを組み合わせた、新しいロバストな基準を提案する。 実用的な実装として、よく知られたディリクレプロセスの表現に基づいて、評価基準の抽出可能な近似を提案し、研究する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-28T21:19:15Z)
• The Risk of Federated Learning to Skew Fine-Tuning Features and Underperform Out-of-Distribution Robustness [50.52507648690234]
  フェデレートされた学習は、微調整された特徴をスキイングし、モデルの堅牢性を損なうリスクがある。 3つのロバスト性指標を導入し、多様なロバストデータセットで実験を行う。 提案手法は,パラメータ効率のよい微調整手法を含む多種多様なシナリオにまたがるロバスト性を著しく向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-25T09:18:51Z)
• Disentangled Representation Learning with Transmitted Information Bottleneck [57.22757813140418]
  textbfDisTIB (textbfTransmitted textbfInformation textbfBottleneck for textbfDisd representation learning) は情報圧縮と保存のバランスを保った新しい目的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T03:18:40Z)
• Provable Guarantees for Generative Behavior Cloning: Bridging Low-Level Stability and High-Level Behavior [51.60683890503293]
  生成モデルを用いた複雑な専門家による実演の行動クローニングに関する理論的枠組みを提案する。 任意の専門的軌跡の時間ごとのステップ分布に一致するトラジェクトリを生成することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-27T04:27:26Z)
• RIGID: Robust Linear Regression with Missing Data [7.638042073679073]
  機能に欠落したエントリで線形回帰を行うための堅牢なフレームワークを提案する。 本稿では,変数間の依存性を自然に考慮した定式化が,凸プログラムに還元されることを示す。 詳細な分析に加えて,提案するフレームワークの挙動を分析し,技術的議論を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-26T21:10:17Z)
• A Nonconvex Framework for Structured Dynamic Covariance Recovery [24.471814126358556]
  時間変化のある2次統計量を持つ高次元データに対するフレキシブルで解釈可能なモデルを提案する。 文献によって動機付けられ,因子化とスムーズな時間データの定量化を行う。 私たちのアプローチは,既存のベースラインよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-11T07:09:44Z)
• The Simulator: Understanding Adaptive Sampling in the Moderate-Confidence Regime [52.38455827779212]
  エミュレータと呼ばれる適応サンプリングを解析するための新しい手法を提案する。 適切なログファクタを組み込んだトップk問題の最初のインスタンスベースの下位境界を証明します。 我々の新しい分析は、後者の問題に対するこの種の最初のエミュレータであるベストアームとトップkの識別に、シンプルでほぼ最適であることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2017-02-16T23:42:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。