論文の概要: Sasaki Metric for Spline Models of Manifold-Valued Trajectories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17299v1
- Date: Thu, 30 Mar 2023 11:24:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-31 13:39:07.004009
- Title: Sasaki Metric for Spline Models of Manifold-Valued Trajectories
- Title(参考訳): マニフォールド値軌道のスプラインモデルのための佐々木計量
- Authors: Esfandiar Nava-Yazdani, Felix Ambellan, Martin Hanik, Christoph von
Tycowicz
- Abstract要約: 本稿では,多様体値の測定を行うための汎用フレームワークを提案する。
我々は,ハリケーントラックの定性的および定量的実験における最先端手法と比較して,我々の枠組みを評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a generic spatiotemporal framework to analyze manifold-valued
measurements, which allows for employing an intrinsic and computationally
efficient Riemannian hierarchical model. Particularly, utilizing regression, we
represent discrete trajectories in a Riemannian manifold by composite B\' ezier
splines, propose a natural metric induced by the Sasaki metric to compare the
trajectories, and estimate average trajectories as group-wise trends. We
evaluate our framework in comparison to state-of-the-art methods within
qualitative and quantitative experiments on hurricane tracks. Notably, our
results demonstrate the superiority of spline-based approaches for an intensity
classification of the tracks.
- Abstract(参考訳): 本稿では,本質的かつ計算効率のよいリーマン階層モデルを用いることが可能な,多様体値の測定を行う汎用時空間フレームワークを提案する。
特に回帰を利用して,混合b\' ezier スプラインによるリーマン多様体の離散的軌跡を表現し,佐々木計量によって誘導される自然計量を提案し,軌跡の比較を行い,平均軌跡を群別トレンドとして推定する。
我々は,ハリケーントラックの定性的および定量的実験における最先端手法と比較して,我々の枠組みを評価する。
特に, 線路の強度分類において, スプラインに基づく手法が優れていることを示す。
関連論文リスト
- Analyzing Generative Models by Manifold Entropic Metrics [8.477943884416023]
抽出可能な情報理論評価指標を新たに導入する。
EMNISTデータセット上の各種正規化フローアーキテクチャと$beta$-VAEを比較した。
私たちの実験で最も興味深い発見は、トレーニング中に整列および非整合表現に収束する誘導バイアスの観点から、モデルアーキテクチャとトレーニング手順のランク付けです。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-25T09:35:00Z) - CRITERIA: a New Benchmarking Paradigm for Evaluating Trajectory Prediction Models for Autonomous Driving [6.868387710209245]
我々は,新しいbenChmarking paRadIgmをTrijEctoRy予測手法(CRITERIA)として提案する。
提案したベンチマークにより,より正確なモデルランキングを作成でき,それらの振る舞いを特徴づける手段として機能することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-11T18:28:15Z) - A Geometric Perspective on Diffusion Models [57.27857591493788]
本稿では,人気のある分散拡散型SDEのODEに基づくサンプリングについて検討する。
我々は、最適なODEベースのサンプリングと古典的な平均シフト(モード探索)アルゴリズムの理論的関係を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-31T15:33:16Z) - Manifold Interpolating Optimal-Transport Flows for Trajectory Inference [64.94020639760026]
最適輸送流(MIOFlow)を補間するマニフォールド補間法を提案する。
MIOFlowは、散発的なタイムポイントで撮影された静的スナップショットサンプルから、連続的な人口動態を学習する。
本手法は, 胚体分化および急性骨髄性白血病の治療から得られたscRNA-seqデータとともに, 分岐とマージによるシミュレーションデータについて検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-29T22:19:03Z) - Riemannian Metric Learning via Optimal Transport [34.557360177483595]
進化する確率測度の断面サンプルからメトリックを学習するための最適輸送ベースモデルを提案する。
本手法を用いて学習したメトリクスは,cRNAと鳥の移動データに基づく軌道推定の精度を向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-18T23:32:20Z) - Divergence Frontiers for Generative Models: Sample Complexity,
Quantization Level, and Frontier Integral [58.434753643798224]
多様性フロンティアは生成モデルの評価フレームワークとして提案されている。
分岐フロンティアのプラグイン推定器のサンプル複雑性の非漸近的境界を確立する。
また,スムーズな分布推定器の統計的性能を調べることにより,分散フロンティアの枠組みも強化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-15T06:26:25Z) - MINIMALIST: Mutual INformatIon Maximization for Amortized Likelihood
Inference from Sampled Trajectories [61.3299263929289]
シミュレーションベースの推論は、その可能性が実際に計算できない場合でもモデルのパラメータを学習することができる。
あるクラスのメソッドは、異なるパラメータでシミュレートされたデータを使用して、確率とエビデンス比の償却推定器を推定する。
モデルパラメータとシミュレーションデータ間の相互情報の観点から,本手法が定式化可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-03T12:59:16Z) - GELATO: Geometrically Enriched Latent Model for Offline Reinforcement
Learning [54.291331971813364]
オフライン強化学習アプローチは、近近法と不確実性認識法に分けられる。
本研究では,この2つを潜在変動モデルに組み合わせることのメリットを実証する。
提案したメトリクスは、分布サンプルのアウトの品質と、データ内のサンプルの不一致の両方を測定します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-22T19:42:40Z) - Projected Statistical Methods for Distributional Data on the Real Line
with the Wasserstein Metric [0.0]
本研究では,実線上の確率分布のデータセットに関する統計解析を行うための,新規な予測手法を提案する。
特に主成分分析(PCA)と回帰に重点を置いています。
モデルのいくつかの理論的性質が研究され、一貫性が証明される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-22T10:24:49Z) - On the minmax regret for statistical manifolds: the role of curvature [68.8204255655161]
2つの部分のコードと最小記述長は、最高のモデルを選別するための手順を提供するのに成功している。
我々は、フィッシャー情報計量のスカラー曲率が支配的な役割を果たす複雑さによって与えられる標準表現よりも、よりシャープな表現を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-06T17:28:19Z)
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。