Fugu-MT 論文翻訳(概要): Lecture notes on rough paths and applications to machine learning

論文の概要: Lecture notes on rough paths and applications to machine learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06583v1
Date: Tue, 9 Apr 2024 19:25:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-11 16:08:54.335461
Title: Lecture notes on rough paths and applications to machine learning
Title（参考訳）: ラフパスの講義ノートと機械学習への応用
Authors: Thomas Cass, Cristopher Salvi,
Abstract要約: 第一原理からシグネチャのコア理論を開発し、その後、このアプローチの最近の一般的な応用について調査する。このノートは、インペリアル・カレッジ・ロンドン(英語版)の2人の著者によるコースに基づいている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.886382552259227
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: These notes expound the recent use of the signature transform and rough path theory in data science and machine learning. We develop the core theory of the signature from first principles and then survey some recent popular applications of this approach, including signature-based kernel methods and neural rough differential equations. The notes are based on a course given by the two authors at Imperial College London.
Abstract（参考訳）: これらのノートは、データサイエンスと機械学習におけるシグネチャ変換とラフパス理論の最近の使用を説明している。第一原理からシグネチャのコア理論を開発し、シグネチャベースカーネル法や神経粗微分方程式など、このアプローチの最近の一般的な応用について調査する。このノートは、インペリアル・カレッジ・ロンドン(英語版)の2人の著者によるコースに基づいている。

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