Fugu-MT 論文翻訳(概要): MCD: Marginal Contrastive Discrimination for conditional density estimation

論文の概要: MCD: Marginal Contrastive Discrimination for conditional density estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01592v1
Date: Fri, 3 Jun 2022 14:22:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-06 17:38:37.695713
Title: MCD: Marginal Contrastive Discrimination for conditional density estimation
Title（参考訳）: MCD:条件密度推定のためのMarginal Contrastive Discrimination
Authors: Benjamin Riu
Abstract要約: Marginal Contrastive Discrimination (MCD) は条件密度関数を目的変数の限界密度関数と密度関数の比の2つの因子に再構成する。提案手法は,ほとんどの密度モデルや回帰データセットにおいて,既存の手法よりも大幅に優れていた。
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 consider the problem of conditional density estimation, which is a major topic of interest in the fields of statistical and machine learning. Our method, called Marginal Contrastive Discrimination, MCD, reformulates the conditional density function into two factors, the marginal density function of the target variable and a ratio of density functions which can be estimated through binary classification. Like noise-contrastive methods, MCD can leverage state-of-the-art supervised learning techniques to perform conditional density estimation, including neural networks. Our benchmark reveals that our method significantly outperforms in practice existing methods on most density models and regression datasets.
Abstract（参考訳）: 本稿では,統計学と機械学習の分野における関心の中心となる条件密度推定の問題について考察する。本手法は境界コントラスト弁別法(mcd)と呼ばれ,条件密度関数を2つの因子,対象変数の限界密度関数,二元分類により推定可能な密度関数の比率に再構成する。ノイズコントラスト法と同様に、MCDは最先端の教師付き学習技術を利用してニューラルネットワークを含む条件密度推定を行うことができる。提案手法は,ほとんどの密度モデルや回帰データセットにおいて,既存の手法よりも優れていた。

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