論文の概要: Robust Streaming, Sampling, and a Perspective on Online Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01634v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 05:29:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 16:25:04.493204
• Title: Robust Streaming, Sampling, and a Perspective on Online Learning
• Title（参考訳）: オンライン学習におけるロバストなストリーミング,サンプリング,そして展望
• Authors: Evan Dogariu, Jiatong Yu
• Abstract要約: 本稿では,統計的学習の概要を述べるとともに,ロバストストリーミング技術と課題について調査する。 我々は、発見される深い関係を明らかにするために、共有の枠組みと記法で解離定理を統一する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work we present an overview of statistical learning, followed by a survey of robust streaming techniques and challenges, culminating in several rigorous results proving the relationship that we motivate and hint at throughout the journey. Furthermore, we unify often disjoint theorems in a shared framework and notation to clarify the deep connections that are discovered. We hope that by approaching these results from a shared perspective, already aware of the technical connections that exist, we can enlighten the study of both fields and perhaps motivate new and previously unconsidered directions of research.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,統計的学習の概要を述べるとともに,ロバストなストリーミング技術と課題についての調査を行い,旅を通して動機づけ,示唆する関係性を示す厳密な結果を得た。 さらに,共有フレームワークと表記法でしばしば相反する定理を統一し,発見される深い関係を明らかにする。 これらの結果に共通の視点からアプローチし、すでに存在する技術的つながりを意識することで、両方の分野の研究を啓蒙し、おそらくは新しく、以前は考えられていなかった研究の方向性を動機付けることができることを願っている。

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