論文の概要: Kullback-Leibler Barycentre of Stochastic Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04860v1
• Date: Fri, 5 Jul 2024 20:45:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 22:16:57.726464
• Title: Kullback-Leibler Barycentre of Stochastic Processes
• Title（参考訳）: Kullback-Leibler Barycentreによる確率過程の研究
• Authors: Sebastian Jaimungal, Silvana M. Pesenti,
• Abstract要約: エージェントが様々な専門家のモデルに対する見解と洞察を組み合わせることを目的とした問題を考える。 バリセントモデルの存在と特異性を示し、ラドン-ニコディム微分の明示的な表現を証明する。 合成モデルの最適ドリフトを求めるために,2つのディープラーニングアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We consider the problem where an agent aims to combine the views and insights of different experts' models. Specifically, each expert proposes a diffusion process over a finite time horizon. The agent then combines the experts' models by minimising the weighted Kullback-Leibler divergence to each of the experts' models. We show existence and uniqueness of the barycentre model and proof an explicit representation of the Radon-Nikodym derivative relative to the average drift model. We further allow the agent to include their own constraints, which results in an optimal model that can be seen as a distortion of the experts' barycentre model to incorporate the agent's constraints. Two deep learning algorithms are proposed to find the optimal drift of the combined model, allowing for efficient simulations. The first algorithm aims at learning the optimal drift by matching the change of measure, whereas the second algorithm leverages the notion of elicitability to directly estimate the value function. The paper concludes with a extended application to combine implied volatility smiles models that were estimated on different datasets.
• Abstract（参考訳）: エージェントが様々な専門家のモデルに対する見解と洞察を組み合わせることを目的とした問題を考える。 具体的には、各専門家は有限時間地平線上の拡散過程を提案する。 エージェントは、各専門家のモデルに重み付けされたクルバック・リーブラーの発散を最小限にすることで、専門家のモデルを組み合わせる。 バリセントモデルの存在と特異性を示し、平均ドリフトモデルに対するラドン-ニコディム微分の明示的な表現を証明した。 さらに、エージェントが自身の制約を含めることを許可し、その結果、エージェントの制約を組み込むために専門家のバリセントモデルの歪みと見なされる最適なモデルが得られる。 2つのディープラーニングアルゴリズムが提案され、組み合わせモデルの最適ドリフトを見つけ、効率的なシミュレーションを可能にした。 第1のアルゴリズムは測度の変化を一致させることで最適なドリフトを学習することを目的としており、第2のアルゴリズムは帰納可能性の概念を利用して値関数を直接推定する。 この論文は、異なるデータセットで推定されたインプリッド・ボラティリティ・スマイルモデルを組み合わせるための拡張された応用で締めくくっている。

関連論文リスト

• MAP: Low-compute Model Merging with Amortized Pareto Fronts via Quadratic Approximation [80.47072100963017]
  モデルマージは、同じトレーニング済みモデルから細調整された複数のシングルタスクモデルをマルチタスクモデルに結合する効果的なアプローチである。 既存のモデルマージ手法は、平均的なタスク精度の向上に重点を置いている。 Amortized Pareto Front (MAP) を用いた新しい低計算アルゴリズム Model Merging を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T17:55:25Z)
• When to Update Your Model: Constrained Model-based Reinforcement Learning [50.74369835934703]
  モデルベースRL(MBRL)の非遅延性能保証のための新規で一般的な理論スキームを提案する。 続いて導いた境界は、モデルシフトとパフォーマンス改善の関係を明らかにします。 さらなる例では、動的に変化する探索からの学習モデルが、最終的なリターンの恩恵をもたらすことが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-15T17:57:43Z)
• Dirichlet process mixture models for non-stationary data streams [0.0]
  ディリクレプロセス混合モデルに対する変分推論アルゴリズムを提案する。 提案手法は, 従来の大域的パラメータを指数的に忘れることによって, ドリフトの概念に対処する。 我々のアルゴリズムは、学習したモデルをドリフトに自動的に適応させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-13T09:57:07Z)
• Distributional Depth-Based Estimation of Object Articulation Models [21.046351215949525]
  本研究では,奥行き画像から直接,調音モデルパラメータの分布を効率よく学習する手法を提案する。 私たちのコアコントリビューションには、剛体変換に対する分布の新しい表現が含まれています。 本稿では,カテゴリに依存しない調音モデル推定を行う新しい深層学習手法DUST-netを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-12T17:44:51Z)
• Loss function based second-order Jensen inequality and its application to particle variational inference [112.58907653042317]
  粒子変分推論(PVI)は、後部分布の実験的近似としてモデルのアンサンブルを用いる。 PVIは、最適化されたモデルの多様性を保証するために、各モデルを反発力で反復的に更新する。 我々は,新たな一般化誤差を導出し,モデルの多様性を高めて低減できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-09T12:13:51Z)
• A Twin Neural Model for Uplift [59.38563723706796]
  Upliftは条件付き治療効果モデリングの特定のケースです。 相対リスクのベイズ解釈との関連性を利用して定義した新たな損失関数を提案する。 本提案手法は,シミュレーション設定の最先端と大規模ランダム化実験による実データとの競合性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-11T16:02:39Z)
• A bandit-learning approach to multifidelity approximation [7.960229223744695]
  マルチファイデリティ近似は、科学計算とシミュレーションにおいて重要な技術である。 異なる忠実度のデータを利用して正確な推定を行うためのバンディットラーニング手法を紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-29T05:29:35Z)
• Modeling the Second Player in Distributionally Robust Optimization [90.25995710696425]
  我々は、最悪のケース分布を特徴付けるために神経生成モデルを使うことを議論する。 このアプローチは多くの実装と最適化の課題をもたらします。 提案されたアプローチは、同等のベースラインよりも堅牢なモデルを生み出す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-18T14:26:26Z)
• BODAME: Bilevel Optimization for Defense Against Model Extraction [10.877450596327407]
  私たちは、サービスプロバイダのアタッカーを最も推測する前提の下でモデル抽出を防ぐために、逆の設定を検討します。 真のモデルの予測を用いてサロゲートモデルを定式化する。 勾配降下に基づくアルゴリズムを用いて学習されるより複雑なモデルに対して,トラクタブル変換とアルゴリズムを与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-11T17:08:31Z)
• Model Fusion with Kullback--Leibler Divergence [58.20269014662046]
  異種データセットから学習した後続分布を融合する手法を提案する。 我々のアルゴリズムは、融合モデルと個々のデータセット後部の両方に対する平均場仮定に依存している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-13T03:27:45Z)

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。