Fugu-MT 論文翻訳(概要): Duality induced by an embedding structure of determinantal point process

論文の概要: Duality induced by an embedding structure of determinantal point process

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11024v1
Date: Wed, 17 Apr 2024 02:57:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-18 15:24:20.911641
Title: Duality induced by an embedding structure of determinantal point process
Title（参考訳）: 決定点過程の埋め込み構造による双対性
Authors: Hideitsu Hino, Keisuke Yano,
Abstract要約: DPPが対数線型モデルの指数族に埋め込まれていることが示される。限界カーネルと$L$アンサンブルカーネルに関連する双対性が発見された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.325021848829375
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper investigates the information geometrical structure of a determinantal point process (DPP). It demonstrates that a DPP is embedded in the exponential family of log-linear models. The extent of deviation from an exponential family is analyzed using the $\mathrm{e}$-embedding curvature tensor, which identifies partially flat parameters of a DPP. On the basis of this embedding structure, the duality related to a marginal kernel and an $L$-ensemble kernel is discovered.
Abstract（参考訳）: 本稿では,行列点過程(DPP)の情報幾何学的構造について検討する。 DPPが対数線型モデルの指数族に埋め込まれていることが示される。指数族からの偏差の程度を$\mathrm{e}$-embedding曲率テンソルを用いて解析し、DPPの部分平坦なパラメータを同定する。この埋め込み構造に基づいて、限界カーネルと$L$アンサンブルカーネルに関連する双対性が発見された。

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