Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fast Instrument Learning with Faster Rates

論文の概要: Fast Instrument Learning with Faster Rates

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10772v1
Date: Sun, 22 May 2022 08:06:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-30 02:13:03.133365
Title: Fast Instrument Learning with Faster Rates
Title（参考訳）: 速い速度で高速な計器学習
Authors: Ziyu Wang, Yuhao Zhou, Jun Zhu
Abstract要約: ブラックボックスとしてアクセスされるカーネル化IV法と任意の適応回帰アルゴリズムを組み合わせた簡単なアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは,高コストのミニマックス最適化手法を回避しつつ,より高速な収束と,情報伝達性のある潜在特徴の次元性に適応する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 34.271656281468175
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We investigate nonlinear instrumental variable (IV) regression given high-dimensional instruments. We propose a simple algorithm which combines kernelized IV methods and an arbitrary, adaptive regression algorithm, accessed as a black box. Our algorithm enjoys faster-rate convergence and adapts to the dimensionality of informative latent features, while avoiding an expensive minimax optimization procedure, which has been necessary to establish similar guarantees. It further brings the benefit of flexible machine learning models to quasi-Bayesian uncertainty quantification, likelihood-based model selection, and model averaging. Simulation studies demonstrate the competitive performance of our method.
Abstract（参考訳）: 非線形インストゥルメンタル変数 (iv) の回帰を高次元の機器に与えて検討する。ブラックボックスとしてアクセスされるカーネル化IV法と任意の適応回帰アルゴリズムを組み合わせた簡単なアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは高速収束を享受し,情報的潜在特徴の次元性に適応する一方で,同様の保証を確立するために必要なコストのかかるミニマックス最適化手順を回避できる。さらに、準ベイズの不確かさの定量化、確率に基づくモデル選択、モデルの平均化に柔軟な機械学習モデルの利点をもたらす。シミュレーション研究は,本手法の競争力を示す。

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