論文の概要: The Conditional Cauchy-Schwarz Divergence with Applications to Time-Series Data and Sequential Decision Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08970v1
• Date: Sat, 21 Jan 2023 16:32:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-24 15:31:11.935765
• Title: The Conditional Cauchy-Schwarz Divergence with Applications to Time-Series Data and Sequential Decision Making
• Title（参考訳）: 条件付きコーシーシュワルツ分割と時系列データとシーケンス決定への応用
• Authors: Shujian Yu, Hongming Li, Sigurd L{\o}kse, Robert Jenssen, Jos\'e C. Pr\'incipe
• Abstract要約: 古典的なコーシー=シュワルツ分岐を拡張して、2つの条件分布間の近接性を定量化する。 提案手法は,カーネル密度推定器を用いて提案した条件付きCSの偏差を簡易に推定できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.13757252149581
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Cauchy-Schwarz (CS) divergence was developed by Pr\'{i}ncipe et al. in 2000. In this paper, we extend the classic CS divergence to quantify the closeness between two conditional distributions and show that the developed conditional CS divergence can be simply estimated by a kernel density estimator from given samples. We illustrate the advantages (e.g., the rigorous faithfulness guarantee, the lower computational complexity, the higher statistical power, and the much more flexibility in a wide range of applications) of our conditional CS divergence over previous proposals, such as the conditional KL divergence and the conditional maximum mean discrepancy. We also demonstrate the compelling performance of conditional CS divergence in two machine learning tasks related to time series data and sequential inference, namely the time series clustering and the uncertainty-guided exploration for sequential decision making.
• Abstract（参考訳）: コーシー=シュワルツ(CS)の発散は2000年にPr\'{i}ncipeらによって開発された。 本稿では、2つの条件分布間の近接性を定量化するために古典的CS偏差を拡張し、与えられたサンプルからカーネル密度推定器によって開発条件CS偏差を簡易に推定できることを示す。 我々は、条件付きCS分散の利点(例えば、厳密な忠実性保証、より低い計算複雑性、より高い統計パワー、より広い範囲の応用における柔軟性)を、条件付きKL偏差や条件付き最大平均偏差といった従来の提案よりも説明する。 また、時系列データとシーケンシャル推論に関連する2つの機械学習タスク、すなわち時系列クラスタリングとシーケンシャル意思決定のための不確実性誘導探索において、条件付きCSの分岐が魅力的な性能を示す。

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