論文の概要: Decoupling multivariate functions using a nonparametric filtered tensor decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11153v1
• Date: Mon, 23 May 2022 09:34:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 19:52:46.776381
• Title: Decoupling multivariate functions using a nonparametric filtered tensor decomposition
• Title（参考訳）: 非パラメトリックフィルタテンソル分解を用いた多変数関数の分離
• Authors: Jan Decuyper, Koen Tiels, Siep Weiland, Mark C. Runacres and Johan Schoukens
• Abstract要約: 疎結合技術は、非線形性の代替表現を提供することを目的としている。 いわゆる疎結合形式はしばしば、高度に構造化され、解釈可能性を好む一方で、関係のより効率的なパラメータ化である。 本研究では, 1次微分情報のフィルタテンソル分解に基づく2つの新しいアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.29360071145551075
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Multivariate functions emerge naturally in a wide variety of data-driven models. Popular choices are expressions in the form of basis expansions or neural networks. While highly effective, the resulting functions tend to be hard to interpret, in part because of the large number of required parameters. Decoupling techniques aim at providing an alternative representation of the nonlinearity. The so-called decoupled form is often a more efficient parameterisation of the relationship while being highly structured, favouring interpretability. In this work two new algorithms, based on filtered tensor decompositions of first order derivative information are introduced. The method returns nonparametric estimates of smooth decoupled functions. Direct applications are found in, i.a. the fields of nonlinear system identification and machine learning.
• Abstract（参考訳）: 多変量関数は、様々なデータ駆動モデルで自然に現れる。 一般的な選択は、ベース拡張またはニューラルネットワークの形式での表現である。 非常に効果的だが、結果として得られる関数は、要求されるパラメータが多ければ多いため、解釈が難しい傾向がある。 デカップリング技術は、非線形性の代替表現を提供することを目的としている。 いわゆる疎結合形式はしばしば、高度に構造化され、解釈可能性を好む一方で、関係のより効率的なパラメータ化である。 本研究では, 1次微分情報のフィルタテンソル分解に基づく2つの新しいアルゴリズムを提案する。 この方法は滑らかな疎結合関数の非パラメトリック推定を返す。 直接応用は非線形システム識別と機械学習の分野において見られる。

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