Fugu-MT 論文翻訳(概要): A finite-sample generalization bound for stable LPV systems

論文の概要: A finite-sample generalization bound for stable LPV systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10054v1
Date: Thu, 16 May 2024 12:42:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-17 14:12:27.846934
Title: A finite-sample generalization bound for stable LPV systems
Title（参考訳）: 安定LPV系に対する有限サンプル一般化
Authors: Daniel Racz, Martin Gonzalez, Mihaly Petreczky, Andras Benczur, Balint Daroczy,
Abstract要約: 安定な連続時間線形パラメータ可変(LPV)システムに対するPACバウンダリを導出する。我々の境界は、選択されたLPV系のH2ノルムに依存するが、信号が考慮される時間間隔に依存しない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: One of the main theoretical challenges in learning dynamical systems from data is providing upper bounds on the generalization error, that is, the difference between the expected prediction error and the empirical prediction error measured on some finite sample. In machine learning, a popular class of such bounds are the so-called Probably Approximately Correct (PAC) bounds. In this paper, we derive a PAC bound for stable continuous-time linear parameter-varying (LPV) systems. Our bound depends on the H2 norm of the chosen class of the LPV systems, but does not depend on the time interval for which the signals are considered.
Abstract（参考訳）: データから力学系を学習する際の主要な理論的課題の1つは、一般化誤差、すなわち、期待される予測誤差と、ある有限標本で測定された経験的予測誤差との差について上限を与えることである。機械学習において、そのような境界の一般的なクラスは、いわゆる確率近似境界(英語版)(Probably Aough Correct、PAC)である。本稿では,安定な連続時間線形パラメータ変動(LPV)システムに対するPACバウンダリを導出する。我々の境界は、選択されたLPV系のH2ノルムに依存するが、信号が考慮される時間間隔に依存しない。

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