論文の概要: A stochastic optimization approach to minimize robust density power-based divergences for general parametric density models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05251v1
• Date: Tue, 11 Jul 2023 13:33:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-12 14:53:59.041761
• Title: A stochastic optimization approach to minimize robust density power-based divergences for general parametric density models
• Title（参考訳）: 一般パラメトリック密度モデルのためのロバスト密度パワーに基づく発散を最小化する確率的最適化手法
• Authors: Akifumi Okuno
• Abstract要約: 本研究では,一般密度モデルに対するDPDを最小化する最適化手法を提案する。 提案手法は、別の密度電力ベースの$gamma$-divergenceの最小化にも適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.231304401179968
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Density power divergence (DPD) [Basu et al. (1998), Biometrika], designed to estimate the underlying distribution of the observations robustly, comprises an integral term of the power of the parametric density models to be estimated. While the explicit form of the integral term can be obtained for some specific densities (such as normal density and exponential density), its computational intractability has prohibited the application of DPD-based estimation to more general parametric densities, over a quarter of a century since the proposal of DPD. This study proposes a stochastic optimization approach to minimize DPD for general parametric density models and explains its adequacy by referring to conventional theories on stochastic optimization. The proposed approach also can be applied to the minimization of another density power-based $\gamma$-divergence with the aid of unnormalized models [Kanamori and Fujisawa (2015), Biometrika].
• Abstract（参考訳）: 観測の基盤となる分布を頑健に推定するために設計された密度パワー分散(DPD) [Basu et al. (1998), Biometrika] は、推定されるパラメトリック密度モデルのパワーの積分項を含む。 積分項の明示的な形式は、ある特定の密度(正規密度や指数密度など)に対して得られるが、その計算的難易度は、PDの提案から4分の1以上にわたって、より一般的なパラメトリック密度へのPDに基づく推定の適用を禁止している。 本研究では,一般パラメトリック密度モデルに対するDPDの最小化のための確率最適化手法を提案し,その妥当性を従来の確率最適化理論を参照して説明する。 提案手法は,非正規化モデル (kanamori and fujisawa (2015), biometrika) の助けを借りて,別の密度パワーベース$\gamma$-divergenceの最小化にも応用できる。

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