Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unsupervised Multi-task and Transfer Learning on Gaussian Mixture Models

論文の概要: Unsupervised Multi-task and Transfer Learning on Gaussian Mixture Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.15224v1
Date: Fri, 30 Sep 2022 04:35:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-03 15:15:04.923635
Title: Unsupervised Multi-task and Transfer Learning on Gaussian Mixture Models
Title（参考訳）: ガウス混合モデル上の教師なしマルチタスクと転送学習
Authors: Ye Tian, Haolei Weng, Yang Feng
Abstract要約: GMMにおけるマルチタスク学習問題について検討する。本稿では,EMアルゴリズムに基づくマルチタスクGMM学習手法を提案する。我々はGMMにおける伝達学習の課題に取り組むためのアプローチを一般化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.922894921360559
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Unsupervised learning has been widely used in many real-world applications. One of the simplest and most important unsupervised learning models is the Gaussian mixture model (GMM). In this work, we study the multi-task learning problem on GMMs, which aims to leverage potentially similar GMM parameter structures among tasks to obtain improved learning performance compared to single-task learning. We propose a multi-task GMM learning procedure based on the EM algorithm that not only can effectively utilize unknown similarity between related tasks but is also robust against a fraction of outlier tasks from arbitrary sources. The proposed procedure is shown to achieve minimax optimal rate of convergence for both parameter estimation error and the excess mis-clustering error, in a wide range of regimes. Moreover, we generalize our approach to tackle the problem of transfer learning for GMMs, where similar theoretical results are derived. Finally, we demonstrate the effectiveness of our methods through simulations and a real data analysis. To the best of our knowledge, this is the first work studying multi-task and transfer learning on GMMs with theoretical guarantees.
Abstract（参考訳）: 教師なし学習は多くの現実世界のアプリケーションで広く使われている。最も単純かつ重要な教師なし学習モデルの1つはガウス混合モデル(GMM)である。本研究では,GMMにおけるマルチタスク学習問題について検討し,タスク間の類似したGMMパラメータ構造を活用し,シングルタスク学習と比較して学習性能の向上を図る。そこで本研究では,emアルゴリズムに基づくマルチタスクgmm学習手法を提案する。提案手法は,パラメータ推定誤差と過剰な誤クラスタリング誤差の両方に対して,幅広い状況下で最小収束率を達成する。さらに,同様の理論的結果が導出されるGMMにおける移動学習問題へのアプローチを一般化する。最後に,本手法の有効性をシミュレーションと実データ解析を用いて実証する。我々の知る限りでは、理論的保証のあるGMM上でマルチタスクとトランスファー学習を研究する最初の研究である。

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