Fugu-MT 論文翻訳(概要): Consistency of semi-supervised learning, stochastic tug-of-war games, and the p-Laplacian

論文の概要: Consistency of semi-supervised learning, stochastic tug-of-war games, and the p-Laplacian

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07463v2
Date: Mon, 3 Jun 2024 01:55:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-04 19:32:36.996344
Title: Consistency of semi-supervised learning, stochastic tug-of-war games, and the p-Laplacian
Title（参考訳）: 半教師付き学習,確率的綱引きゲーム,およびp-ラプラシアンの整合性
Authors: Jeff Calder, Nadejda Drenska,
Abstract要約: 偏微分方程式(PDE)とグラフに基づく半教師付き学習の交叉について概観する。グラフに基づく半教師付き学習の一貫性に関する興味深い研究の方向性を強調した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3020018305241337
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper we give a broad overview of the intersection of partial differential equations (PDEs) and graph-based semi-supervised learning. The overview is focused on a large body of recent work on PDE continuum limits of graph-based learning, which have been used to prove well-posedness of semi-supervised learning algorithms in the large data limit. We highlight some interesting research directions revolving around consistency of graph-based semi-supervised learning, and present some new results on the consistency of $p$-Laplacian semi-supervised learning using the stochastic tug-of-war game interpretation of the $p$-Laplacian. We also present the results of some numerical experiments that illustrate our results and suggest directions for future work.
Abstract（参考訳）: 本稿では,偏微分方程式(PDE)とグラフに基づく半教師付き学習の交叉について概説する。この概要は、グラフベースの学習のPDE継続限界に関する最近の研究の大規模な部分に焦点を当てており、これは、大きなデータ限界における半教師付き学習アルゴリズムの有効性を証明するために使われてきた。本稿では,グラフに基づく半教師付き学習の整合性に関する興味深い研究の方向性を強調し,その新しい結果として,約$p$-Laplacianの確率ゲーム解釈を用いて,$p$-Laplacianの半教師付き学習の整合性について述べる。また,本研究の結果を示す数値実験の結果を提示し,今後の研究の方向性を示唆する。

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