論文の概要: Tracking Changing Probabilities via Dynamic Learners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10142v1
• Date: Thu, 15 Feb 2024 17:48:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 14:36:11.137393
• Title: Tracking Changing Probabilities via Dynamic Learners
• Title（参考訳）: 動的学習者による確率変化の追跡
• Authors: Omid Madani
• Abstract要約: 離散アイテムストリームの効率的な予測と更新手法を模索する。 ストリームは非有界であり、アイテムの集合は予測者に未知であり、その総数も増大する。 我々は、そのような非定常性に対応するように設計された移動平均手法をタイムリーに開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18648070031379424
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Consider a predictor, a learner, whose input is a stream of discrete items. The predictor's task, at every time point, is probabilistic multiclass prediction, i.e., to predict which item may occur next by outputting zero or more candidate items, each with a probability, after which the actual item is revealed and the predictor learns from this observation. To output probabilities, the predictor keeps track of the proportions of the items it has seen. The predictor has constant (limited) space and we seek efficient prediction and update techniques: The stream is unbounded, the set of items is unknown to the predictor and their totality can also grow unbounded. Moreover, there is non-stationarity: the underlying frequencies of items may change, substantially, from time to time. For instance, new items may start appearing and a few currently frequent items may cease to occur again. The predictor, being space-bounded, need only provide probabilities for those items with (currently) sufficiently high frequency, i.e., the salient items. This problem is motivated in the setting of prediction games, a self-supervised learning regime where concepts serve as both the predictors and the predictands, and the set of concepts grows over time, resulting in non-stationarities as new concepts are generated and used. We develop moving average techniques designed to respond to such non-stationarities in a timely manner, and explore their properties. One is a simple technique based on queuing of count snapshots, and another is a combination of queuing together with an extended version of sparse EMA. The latter combination supports predictand-specific dynamic learning rates. We find that this flexibility allows for a more accurate and timely convergence.
• Abstract（参考訳）: 個別項目のストリームを入力とする予測子、学習者を考える。 予測者のタスクは、各時点において確率的多クラス予測であり、すなわち、0以上の候補項目を出力して次にどの項目が発生するかを予測し、その後、実際の項目が明らかにされ、予測者がこの観察から学習する。 確率を出力するために、予測器は見たアイテムの比率を追跡する。 ストリームはアンバウンドであり、アイテムのセットは予測者に知られておらず、その総和もアンバウンドになり得る。 さらに、非定常性があり、アイテムの基盤となる周波数は、時間によって大きく変化する可能性がある。 例えば、新しいアイテムが出現し始め、現在頻繁なアイテムが再び発生しなくなる可能性がある。 空間有界な予測器は、これらの項目に対して十分に高い周波数(すなわち、有理な項目)でのみ確率を与える必要がある。 この問題は予測ゲームの設定において動機付けられ、概念が予測子と予測子の両方として機能し、概念の集合は時間とともに成長し、新しい概念が生成され、使用されるにつれて非定常性をもたらす。 このような非定常にタイムリーに応答するように設計された移動平均技術を開発し,その特性を探究する。 1つはカウントスナップショットのキューに基づく単純なテクニックであり、もう1つはスパースEMAの拡張バージョンとキューの組み合わせである。 後者の組み合わせは予測と特定の動的学習率をサポートする。 この柔軟性によって、より正確でタイムリーな収束が可能になります。

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