論文の概要: Coefficient Shape Alignment in Multivariate Functional Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01925v2
• Date: Tue, 2 Jan 2024 00:53:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 19:25:34.313255
• Title: Coefficient Shape Alignment in Multivariate Functional Regression
• Title（参考訳）: 多変量機能回帰における係数形状アライメント
• Authors: Shuhao Jiao and Ngai-Hang Chan
• Abstract要約: 本稿では「係数形状アライメント」と呼ばれる新しい正規化手法によるグループ機能回帰モデルを提案する。 検出されたグルーピング構造の整合性を徹底的に検討し、真のグルーピング構造を明らかにする条件を開発する。 提案手法の実用性について,糖質評価の実データ分析で概説した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In multivariate functional data analysis, different functional covariates can be homogeneous. The hidden homogeneity structure is informative about the connectivity or association of different covariates. The covariates with pronounced homogeneity can be analyzed jointly within the same group, which gives rise to a way of parsimoniously modeling multivariate functional data. In this paper, a novel grouped multivariate functional regression model with a new regularization approach termed "coefficient shape alignment" is developed to tackle the potential homogeneity of different functional covariates. The modeling procedure includes two main steps: first detect the unknown grouping structure with the new regularization approach to aggregate covariates into disjoint groups; and then the grouped multivariate functional regression model is established based on the detected grouping structure. In this new grouped model, the coefficient functions of covariates in the same homogeneous group share the same shape invariant to scaling. The new regularization approach builds on penalizing the discrepancy of coefficient shape. The consistency property of the detected grouping structure is thoroughly investigated, and the conditions that guarantee uncovering the underlying true grouping structure are developed. The asymptotic properties of the model estimates are also developed. Extensive simulation studies are conducted to investigate the finite-sample properties of the developed methods. The practical utility of the proposed methods is illustrated in the real data analysis on sugar quality evaluation. This work provides a novel means for analyzing the underlying homogeneity of functional covariates and developing parsimonious model structures for multivariate functional data.
• Abstract（参考訳）: 多変量関数データ解析では、異なる機能的共変量は均質である。 隠された均質構造は、異なる共変体の接続や関連について情報を与える。 顕著な均一性を持つ共変量は同じ群内で共同で解析することができ、多変量関数データのパロニカルなモデリング方法が生まれる。 本稿では、「係数形状アライメント」と呼ばれる新しい正則化アプローチを用いた群付き多変量関数回帰モデルを開発し、異なる機能共変量のポテンシャル均質性に取り組む。 モデリング手順は、2つの主要なステップを含む: まず、未知のグループ構造を新しい正規化アプローチで検出し、その検出されたグループ構造に基づいて、共変数を解離群に集約し、グループ化された多変量関数回帰モデルを確立する。 この新しい群モデルでは、同じ等質群における共変量の係数関数は、スケーリングに不変な形状を持つ。 新しい正規化アプローチは係数形状の相違を罰することに基づいている。 検出されたグループ構造の一貫性を徹底的に検討し、基礎となる真のグループ構造を明らかにする条件を開発する。 モデル推定の漸近特性も開発されている。 本手法の有限サンプル特性を調べるために, 詳細なシミュレーションを行った。 提案手法の実用性について,糖質評価の実データ分析で概説した。 本研究は,機能的共変量の根底相同性を解析し,多変量関数データのための並列モデル構造を開発するための新しい手段を提供する。

関連論文リスト

• Functional Generalized Canonical Correlation Analysis for studying multiple longitudinal variables [0.9208007322096533]
  FGCCA(Functional Generalized Canonical correlation Analysis)は、共同で観測される複数のランダムプロセス間の関連を探索する新しいフレームワークである。 我々は,解法の単調性を確立し,標準成分を推定するためのベイズ的アプローチを導入する。 本稿では,縦断データセットにユースケースを提示し,シミュレーション研究における手法の効率性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T09:21:31Z)
• Structured Radial Basis Function Network: Modelling Diversity for Multiple Hypotheses Prediction [51.82628081279621]
  多重モード回帰は非定常過程の予測や分布の複雑な混合において重要である。 構造的放射基底関数ネットワークは回帰問題に対する複数の仮説予測器のアンサンブルとして提示される。 この構造モデルにより, このテッセルレーションを効率よく補間し, 複数の仮説対象分布を近似することが可能であることが証明された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-02T01:27:53Z)
• HiPerformer: Hierarchically Permutation-Equivariant Transformer for Time Series Forecasting [56.95572957863576]
  本稿では,同じ群を構成する成分間の関係と群間の関係を考察した階層的置換同変モデルを提案する。 実世界のデータを用いた実験により,提案手法が既存の最先端手法より優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-14T05:11:52Z)
• Multivariate regression modeling in integrative analysis via sparse regularization [0.0]
  統合分析は、複数の独立したデータセットから有用な情報をプールする効果的な方法である。 この積分は、変数とグループ選択を実行するスパース推定によって達成される。 提案手法の性能をモンテカルロシミュレーションおよび微生物測定による排水処理データの解析により実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-15T02:27:51Z)
• Score-based Continuous-time Discrete Diffusion Models [102.65769839899315]
  連続時間マルコフ連鎖を介して逆過程が認知されるマルコフジャンププロセスを導入することにより、拡散モデルを離散変数に拡張する。 条件境界分布の単純なマッチングにより、偏りのない推定器が得られることを示す。 提案手法の有効性を,合成および実世界の音楽と画像のベンチマークで示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-30T05:33:29Z)
• Meta-Model Structure Selection: Building Polynomial NARX Model for Regression and Classification [0.0]
  本研究は、回帰と分類問題に対するNARXモデルの構造を選択するための新しいメタヒューリスティックなアプローチを提案する。 新しいアルゴリズムのロバスト性は、異なる非線形特性を持つ複数のシミュレートされた実験システムで試験される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-21T02:05:40Z)
• Unsupervised clustering of series using dynamic programming and neural processes [0.0]
  各クラスタに存在するブロックが、事前に定義されたモデル構造に対して一貫性があるように、シリーズをセグメント化してクラスタ化したい。 実行可能なモデルの統合を可能にし、クラスタリングタスクを支援するためにデータ駆動アプローチを1つの近似モデルに適応する一般的なフレームワークを確立することが有用である。 本研究では、arXiv:2101.09512で示されるアルゴリズムで求められる仮定を導出しながら、近似モデルを構築するためのニューラルネットワークプロセスの使用を検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-26T18:17:10Z)
• Improving the Reconstruction of Disentangled Representation Learners via Multi-Stage Modeling [54.94763543386523]
  現在の自己エンコーダに基づく非絡み合い表現学習法は、(集合体)後部をペナルティ化し、潜伏因子の統計的独立を促進することで、非絡み合いを実現する。 本稿では,不整合因子をペナルティに基づく不整合表現学習法を用いて学習する,新しい多段階モデリング手法を提案する。 次に、低品質な再構成を、欠落した関連潜伏変数をモデル化するために訓練された別の深層生成モデルで改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-25T18:51:15Z)
• Robust Finite Mixture Regression for Heterogeneous Targets [70.19798470463378]
  本稿では,サンプルクラスタの探索と,複数の不完全な混合型ターゲットを同時にモデル化するFMRモデルを提案する。 我々は、高次元の学習フレームワークの下で、無症状のオラクルのパフォーマンス境界をモデルに提供します。 その結果,我々のモデルは最先端の性能を達成できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-12T03:27:07Z)
• Out-of-distribution Generalization via Partial Feature Decorrelation [72.96261704851683]
  本稿では,特徴分解ネットワークと対象画像分類モデルとを協調的に最適化する,PFDL(Partial Feature Deorrelation Learning)アルゴリズムを提案する。 実世界のデータセットを用いた実験により,OOD画像分類データセットにおけるバックボーンモデルの精度が向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-30T05:48:48Z)
• Analysis of Bayesian Inference Algorithms by the Dynamical Functional Approach [2.8021833233819486]
  学生自明なシナリオにおいて,大ガウス潜在変数モデルを用いて近似推論のアルゴリズムを解析する。 完全データモデルマッチングの場合、レプリカ法から派生した静的順序パラメータの知識により、効率的なアルゴリズム更新が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-14T17:22:02Z)

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。