論文の概要: Quickest Change Detection for Unnormalized Statistical Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00250v1
- Date: Wed, 1 Feb 2023 05:27:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-02 13:25:29.032650
- Title: Quickest Change Detection for Unnormalized Statistical Models
- Title(参考訳): 非正規化統計モデルの高速変化検出
- Authors: Suya Wu, Enmao Diao, Taposh Banerjee, Jie Ding, and Vahid Tarokh
- Abstract要約: 本稿では,最も高速な変化検出のための古典的累積和(CUSUM)アルゴリズムの新たな変種を開発する。
SCUSUMアルゴリズムは、正規化されていない統計モデルに対する変更検出の応用を可能にする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 36.6516991850508
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Classical quickest change detection algorithms require modeling pre-change
and post-change distributions. Such an approach may not be feasible for various
machine learning models because of the complexity of computing the explicit
distributions. Additionally, these methods may suffer from a lack of robustness
to model mismatch and noise. This paper develops a new variant of the classical
Cumulative Sum (CUSUM) algorithm for the quickest change detection. This
variant is based on Fisher divergence and the Hyv\"arinen score and is called
the Score-based CUSUM (SCUSUM) algorithm. The SCUSUM algorithm allows the
applications of change detection for unnormalized statistical models, i.e.,
models for which the probability density function contains an unknown
normalization constant. The asymptotic optimality of the proposed algorithm is
investigated by deriving expressions for average detection delay and the mean
running time to a false alarm. Numerical results are provided to demonstrate
the performance of the proposed algorithm.
- Abstract(参考訳): 古典的な最も早い変更検出アルゴリズムは、変更前および変更後分布のモデル化を必要とする。
このようなアプローチは、明示的な分布の計算の複雑さのため、さまざまな機械学習モデルでは実現できないかもしれない。
さらに、これらの手法はミスマッチやノイズをモデル化するための堅牢性の欠如に悩まされる可能性がある。
本稿では,最も高速な変化検出のための古典的累積和(CUSUM)アルゴリズムの新たな変種を開発する。
この変種は Fisher divergence と Hyv\"arinen のスコアに基づいており、Score-based CUSUM (SCUSUM) アルゴリズムと呼ばれる。
SCUSUMアルゴリズムは、非正規化統計モデル、すなわち確率密度関数が未知の正規化定数を含むモデルに対する変更検出の応用を可能にする。
提案アルゴリズムの漸近的最適性は,平均検出遅延と平均実行時間を表す式を誤報に導出することにより検討した。
提案アルゴリズムの性能を示す数値計算結果を提供する。
関連論文リスト
- Asymptotically Optimal Change Detection for Unnormalized Pre- and Post-Change Distributions [65.38208224389027]
本稿では,非正規化前および後の変化分布のみがアクセス可能である場合にのみ,変化を検出する問題に対処する。
提案手法は,最適性能を示すことが知られている累積サム統計量の推定に基づく。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-18T17:13:29Z) - Detection of Anomalies in Multivariate Time Series Using Ensemble
Techniques [3.2422067155309806]
最終的な決定に向けて,複数の基本モデルを組み合わせたアンサンブル手法を提案する。
また,ロジスティック回帰器を用いて基本モデルの出力を結合する半教師付き手法を提案する。
異常検出精度の点での性能改善は、教師なしモデルでは2%、半教師なしモデルでは少なくとも10%に達する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-06T17:51:22Z) - Best-Subset Selection in Generalized Linear Models: A Fast and
Consistent Algorithm via Splicing Technique [0.6338047104436422]
ベストサブセットセクションは、このタイプの問題の聖杯として広く見なされている。
軽度条件下での最適部分集合回復のためのアルゴリズムを提案し,提案した。
我々の実装は、一般的な変数選択ツールキットと比較して約4倍のスピードアップを実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-01T03:11:31Z) - Learning Unnormalized Statistical Models via Compositional Optimization [73.30514599338407]
実データと人工雑音のロジスティックな損失として目的を定式化することにより, ノイズコントラスト推定(NCE)を提案する。
本稿では,非正規化モデルの負の対数類似度を最適化するための直接的アプローチについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-13T01:18:16Z) - Reinforcement Learning with an Abrupt Model Change [15.101940747707705]
強化学習の問題は、環境やモデルが変化するところにあると考えられる。
エージェントがこのような問題に適応して最適な長期割引報酬を実現するアルゴリズムが提案されている。
アルゴリズムはモデルフリーであり、環境と相互作用することで最適なポリシーを学習する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-22T18:16:01Z) - Adaptive Sparse Gaussian Process [0.0]
これらの問題に対処できる最初の適応スパースガウスプロセス(GP)を提案する。
まず,変分スパースGPアルゴリズムを変形係数によって適応的に再構成する。
そこで我々は,新しいサンプルが到着するたびに,スパースGPモデルの単一誘導点と残りのモデルパラメータを同時に更新することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-20T21:34:36Z) - Optimal Algorithms for the Inhomogeneous Spiked Wigner Model [89.1371983413931]
不均一な問題に対する近似メッセージパッシングアルゴリズム(AMP)を導出する。
特に,情報理論の閾値よりも大きい信号と雑音の比を必要とする既知のアルゴリズムが,ランダムよりも優れた処理を行うための統計的・計算的ギャップの存在を同定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-13T19:57:17Z) - Community Detection in the Stochastic Block Model by Mixed Integer
Programming [3.8073142980733]
Degree-Corrected Block Model (DCSBM) は、コミュニティ構造を持つランダムグラフを生成する一般的なモデルである。
DCSBMに基づくコミュニティ検出の標準的なアプローチは、最大推定(MLE)により観測されたネットワークデータを生成する可能性が最も高いモデルパラメータを探索することである。
本稿では,モデルパラメータと最大確率のコミュニティ割当を観測グラフから確実に求める数学的計画式と厳密解法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-26T22:04:40Z) - Instability, Computational Efficiency and Statistical Accuracy [101.32305022521024]
我々は,人口レベルでのアルゴリズムの決定論的収束率と,$n$サンプルに基づく経験的対象に適用した場合の(不安定性)の間の相互作用に基づいて,統計的精度を得るフレームワークを開発する。
本稿では,ガウス混合推定,非線形回帰モデル,情報的非応答モデルなど,いくつかの具体的なモデルに対する一般結果の応用について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-22T22:30:52Z) - Active Model Estimation in Markov Decision Processes [108.46146218973189]
マルコフ決定過程(MDP)をモデル化した環境の正確なモデル学習のための効率的な探索の課題について検討する。
マルコフに基づくアルゴリズムは,本アルゴリズムと極大エントロピーアルゴリズムの両方を小サンプル方式で上回っていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-06T16:17:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。