論文の概要: Model Free Prediction with Uncertainty Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12684v2
• Date: Thu, 6 Jun 2024 15:06:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 20:23:24.020352
• Title: Model Free Prediction with Uncertainty Assessment
• Title（参考訳）: 不確実性評価を用いたモデルフリー予測
• Authors: Yuling Jiao, Lican Kang, Jin Liu, Heng Peng, Heng Zuo,
• Abstract要約: そこで本研究では,深部推定パラダイムを条件付き平均推定を行うプラットフォームに変換する新しいフレームワークを提案する。 本研究では, 条件付き拡散モデルに対する終端収束率を開発し, 生成した試料の正規性を確立する。 数値実験により,提案手法の有効性を実証的に検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.524024486998338
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep nonparametric regression, characterized by the utilization of deep neural networks to learn target functions, has emerged as a focus of research attention in recent years. Despite considerable progress in understanding convergence rates, the absence of asymptotic properties hinders rigorous statistical inference. To address this gap, we propose a novel framework that transforms the deep estimation paradigm into a platform conducive to conditional mean estimation, leveraging the conditional diffusion model. Theoretically, we develop an end-to-end convergence rate for the conditional diffusion model and establish the asymptotic normality of the generated samples. Consequently, we are equipped to construct confidence regions, facilitating robust statistical inference. Furthermore, through numerical experiments, we empirically validate the efficacy of our proposed methodology.
• Abstract（参考訳）: 近年,目的関数を学習するためのディープニューラルネットワークの利用を特徴とするディープ非パラメトリック回帰が,研究の焦点となっている。 理解収束率のかなりの進歩にもかかわらず、漸近性の欠如は厳密な統計的推測を妨げる。 このギャップに対処するため, 条件付き平均推定を行うプラットフォームに, 条件付き拡散モデルを活用して, 深い推定パラダイムを変換する新しいフレームワークを提案する。 理論的には,条件付き拡散モデルのための終端収束率を開発し,生成したサンプルの漸近正規性を確立する。 その結果,信頼性領域の構築が可能となり,統計的に頑健な推測が可能となった。 さらに,数値実験により提案手法の有効性を実証的に検証した。

関連論文リスト

• A Likelihood Based Approach to Distribution Regression Using Conditional Deep Generative Models [6.647819824559201]
  本研究では,条件付き深部生成モデルの推定のための可能性に基づくアプローチの大規模サンプル特性について検討する。 その結果,条件分布を推定するための最大極大推定器の収束率を導いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T20:46:21Z)
• Zero-Shot Uncertainty Quantification using Diffusion Probabilistic Models [7.136205674624813]
  拡散モデルを用いて異なる回帰問題の解法におけるアンサンブル法の有効性を評価する。 本研究では,様々な回帰タスクにおいて,アンサンブル手法がモデル予測精度を一貫して向上することを実証する。 本研究は,拡散アンサンブルの有用性を包括的に把握し,回帰問題解決における拡散モデルを用いた実践者にとって有用な参考となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-08T18:34:52Z)
• Extended Fiducial Inference: Toward an Automated Process of Statistical Inference [9.277340234795801]
  拡張フィデューシャル推論(EFI)と呼ばれる新しい統計的推論法を開発した。 提案手法は,高度な統計計算技術を活用することにより,フィデューシャル推論の目標を達成する。 EFIはパラメータ推定と仮説テストにおいて大きなアドバンテージを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-31T14:15:42Z)
• Unveil Conditional Diffusion Models with Classifier-free Guidance: A Sharp Statistical Theory [87.00653989457834]
  条件付き拡散モデルは現代の画像合成の基礎となり、計算生物学や強化学習などの分野に広く応用されている。 経験的成功にもかかわらず、条件拡散モデルの理論はほとんど欠落している。 本稿では,条件拡散モデルを用いた分布推定の急激な統計的理論を提示することにより,ギャップを埋める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T17:08:24Z)
• Semi-Parametric Inference for Doubly Stochastic Spatial Point Processes: An Approximate Penalized Poisson Likelihood Approach [3.085995273374333]
  二重確率点過程は、ランダム強度関数の実現を前提とした不均一過程として空間領域上の事象の発生をモデル化する。 既存の二重確率空間モデルの実装は、計算的に要求され、しばしば理論的な保証が制限され、または制限的な仮定に依存している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-11T19:48:39Z)
• Advancing Counterfactual Inference through Nonlinear Quantile Regression [77.28323341329461]
  ニューラルネットワークで実装された効率的かつ効果的な対実的推論のためのフレームワークを提案する。 提案手法は、推定された反事実結果から見つからないデータまでを一般化する能力を高める。 複数のデータセットで実施した実証実験の結果は、我々の理論的な主張に対する説得力のある支持を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T08:30:51Z)
• The Implicit Delta Method [61.36121543728134]
  本稿では,不確実性のトレーニング損失を無限に正規化することで機能する,暗黙のデルタ法を提案する。 有限差分により無限小変化が近似された場合でも, 正則化による評価の変化は評価推定器の分散に一定であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-11T19:34:17Z)
• Conditional-Flow NeRF: Accurate 3D Modelling with Reliable Uncertainty Quantification [44.598503284186336]
  Conditional-Flow NeRF (CF-NeRF) は、不確実な定量化をNeRFベースのアプローチに組み込む新しい確率的フレームワークである。 CF-NeRFは、モデル化されたシーンに関連する不確実性を定量化するために使用される全ての可能な放射場モデリング上の分布を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-18T23:26:20Z)
• Divergence Frontiers for Generative Models: Sample Complexity, Quantization Level, and Frontier Integral [58.434753643798224]
  多様性フロンティアは生成モデルの評価フレームワークとして提案されている。 分岐フロンティアのプラグイン推定器のサンプル複雑性の非漸近的境界を確立する。 また,スムーズな分布推定器の統計的性能を調べることにより,分散フロンティアの枠組みも強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-15T06:26:25Z)
• Leveraging Global Parameters for Flow-based Neural Posterior Estimation [90.21090932619695]
  実験観測に基づくモデルのパラメータを推定することは、科学的方法の中心である。 特に困難な設定は、モデルが強く不確定であるとき、すなわち、パラメータの異なるセットが同一の観測をもたらすときである。 本稿では,グローバルパラメータを共有する観測の補助的セットによって伝達される付加情報を利用して,その不確定性を破る手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-12T12:23:13Z)
• Unlabelled Data Improves Bayesian Uncertainty Calibration under Covariate Shift [100.52588638477862]
  後続正則化に基づく近似ベイズ推定法を開発した。 前立腺癌の予後モデルを世界規模で導入する上で,本手法の有用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-26T13:50:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。