論文の概要: Aggregated Multi-output Gaussian Processes with Knowledge Transfer Across Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12141v1
• Date: Fri, 24 Jun 2022 08:07:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-27 13:02:17.514783
• Title: Aggregated Multi-output Gaussian Processes with Knowledge Transfer Across Domains
• Title（参考訳）: ドメイン間の知識伝達を伴う集約多出力ガウス過程
• Authors: Yusuke Tanaka, Toshiyuki Tanaka, Tomoharu Iwata, Takeshi Kurashima, Maya Okawa, Yasunori Akagi, Hiroyuki Toda
• Abstract要約: 本稿では,各粒度の集合データセットを用いて属性の関数を推論する多出力ガウス過程(MoGP)モデルを提案する。 実験により,提案手法は実世界のデータセットの粗粒度データを精錬する作業において優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.25639417233822
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aggregate data often appear in various fields such as socio-economics and public security. The aggregate data are associated not with points but with supports (e.g., spatial regions in a city). Since the supports may have various granularities depending on attributes (e.g., poverty rate and crime rate), modeling such data is not straightforward. This article offers a multi-output Gaussian process (MoGP) model that infers functions for attributes using multiple aggregate datasets of respective granularities. In the proposed model, the function for each attribute is assumed to be a dependent GP modeled as a linear mixing of independent latent GPs. We design an observation model with an aggregation process for each attribute; the process is an integral of the GP over the corresponding support. We also introduce a prior distribution of the mixing weights, which allows a knowledge transfer across domains (e.g., cities) by sharing the prior. This is advantageous in such a situation where the spatially aggregated dataset in a city is too coarse to interpolate; the proposed model can still make accurate predictions of attributes by utilizing aggregate datasets in other cities. The inference of the proposed model is based on variational Bayes, which enables one to learn the model parameters using the aggregate datasets from multiple domains. The experiments demonstrate that the proposed model outperforms in the task of refining coarse-grained aggregate data on real-world datasets: Time series of air pollutants in Beijing and various kinds of spatial datasets from New York City and Chicago.
• Abstract（参考訳）: 集約データは社会経済学や治安など様々な分野にしばしば現れる。 集約データは、ポイントではなく、サポート(例えば、都市の空間領域)に関連付けられている。 支援者は属性(例えば貧困率や犯罪率)によって様々な粒度を持つ可能性があるため、そのようなデータのモデリングは簡単ではない。 本稿では,各粒度の集合データセットを用いて属性の関数を推論する多出力ガウス過程(MoGP)モデルを提案する。 提案モデルでは,各属性の関数は独立潜在GPの線形混合としてモデル化された依存GPであると仮定する。 我々は,各属性に対する集約プロセスを備えた観測モデルを設計し,そのプロセスは対応するサポートに対するGPの積分である。 また,混合重みの事前分布を導入し,事前の共有により,各領域(都市など)にまたがる知識伝達を可能にする。 これは、都市内の空間的に集約されたデータセットが粗いので補間できない状況において有利であり、提案モデルでは、他の都市の集合データセットを利用することで、属性の正確な予測を行うことができる。 提案モデルの推論は変分ベイズに基づいており、複数のドメインから集約データセットを使用してモデルパラメータを学習することができる。 実験の結果,提案手法は,北京の大気汚染物質の時系列と,ニューヨークやシカゴの様々な空間データセットにおいて,実世界のデータセットの粗粒度データを精錬する作業に勝ることが判明した。

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