論文の概要: Score Matching for Truncated Density Estimation on a Manifold

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14668v2
• Date: Fri, 12 Apr 2024 14:32:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 20:25:39.007595
• Title: Score Matching for Truncated Density Estimation on a Manifold
• Title（参考訳）: マニフォールド上の縮合密度推定のためのスコアマッチング
• Authors: Daniel J. Williams, Song Liu,
• Abstract要約: 近年, トラッピング密度推定にスコアマッチングを用いる方法が提案されている。 我々は、境界を持つリーマン多様体に一致するトランカットされたスコアの新たな拡張を示す。 シミュレーションデータ実験において、スコアマッチング推定器は真のパラメータ値を低い推定誤差で近似することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.53626518989653
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When observations are truncated, we are limited to an incomplete picture of our dataset. Recent methods propose to use score matching for truncated density estimation, where the access to the intractable normalising constant is not required. We present a novel extension of truncated score matching to a Riemannian manifold with boundary. Applications are presented for the von Mises-Fisher and Kent distributions on a two dimensional sphere in $\mathbb{R}^3$, as well as a real-world application of extreme storm observations in the USA. In simulated data experiments, our score matching estimator is able to approximate the true parameter values with a low estimation error and shows improvements over a naive maximum likelihood estimator.
• Abstract（参考訳）: 観測が途切れると、データセットの不完全な画像に制限されます。 近年の手法では,抽出可能な正規化定数へのアクセスが不要なトラッピング密度推定にスコアマッチングを用いる方法が提案されている。 我々は、境界を持つリーマン多様体に一致するトランカットされたスコアの新たな拡張を示す。 von Mises-Fisher と Kent の分布を $\mathbb{R}^3$ の 2 次元球面上での応用と、米国における極端な嵐観測の現実の応用について提示する。 シミュレーションデータ実験において、スコアマッチング推定器は真のパラメータ値を低い推定誤差で近似することができ、単純な最大推定器による改善を示すことができる。

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