論文の概要: Robust Multi-Modal Density Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10566v2
• Date: Mon, 6 May 2024 11:59:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 23:55:35.883674
• Title: Robust Multi-Modal Density Estimation
• Title（参考訳）: ロバスト多モード密度推定
• Authors: Anna Mészáros, Julian F. Schumann, Javier Alonso-Mora, Arkady Zgonnikov, Jens Kober,
• Abstract要約: ROME (RObust Multi-modal Estimator) は密度推定のための非パラメトリック手法である。 我々は,ROMEが他の推定者によって提示される過度な適合や過度なスムース化の問題を克服できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.643918024937758
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The estimation of probability density functions is a fundamental problem in science and engineering. However, common methods such as kernel density estimation (KDE) have been demonstrated to lack robustness, while more complex methods have not been evaluated in multi-modal estimation problems. In this paper, we present ROME (RObust Multi-modal Estimator), a non-parametric approach for density estimation which addresses the challenge of estimating multi-modal, non-normal, and highly correlated distributions. ROME utilizes clustering to segment a multi-modal set of samples into multiple uni-modal ones and then combines simple KDE estimates obtained for individual clusters in a single multi-modal estimate. We compared our approach to state-of-the-art methods for density estimation as well as ablations of ROME, showing that it not only outperforms established methods but is also more robust to a variety of distributions. Our results demonstrate that ROME can overcome the issues of over-fitting and over-smoothing exhibited by other estimators.
• Abstract（参考訳）: 確率密度関数の推定は、科学と工学の基本的な問題である。 しかし、カーネル密度推定(KDE)のような一般的な手法はロバスト性を欠いていることが証明されている一方、より複雑な手法はマルチモーダル推定では評価されていない。 本稿では,ROME(RObust Multi-modal Estimator,RObust Multi-modal Estimator,RObust Multi-modal Estimator)を提案する。 ROMEはクラスタリングを利用して、サンプルのマルチモーダルな集合を複数のユニモーダルな集合に分割し、単一のマルチモーダルな推定で個々のクラスタに対して得られた単純なKDE推定を結合する。 提案手法を,密度推定法やROMEの短縮法と比較したところ,確立した手法に勝るだけでなく,様々な分布に対してより堅牢であることがわかった。 以上の結果から,ROMEは,他の推定者による過度な適合性や過度なスムース化の問題を克服できることが示唆された。

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