Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimal Transport for $ε$-Contaminated Credal Sets

論文の概要: Optimal Transport for $ε$-Contaminated Credal Sets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03267v1
Date: Fri, 4 Oct 2024 09:34:52 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-02 23:28:42.552068
Title: Optimal Transport for $ε$-Contaminated Credal Sets
Title（参考訳）: ε$-contaminateed Credal Setsの最適輸送
Authors: Michele Caprio,
Abstract要約: 我々は、$epsilon$-contamination の場合、Monge と Kantorovich の最適輸送問題の低い確率バージョンは一致しないことを示した。機械学習と人工知能への本研究の応用についても論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We provide a version for lower probabilities of Monge's and Kantorovich's optimal transport problems. We show that, when the lower probabilities are the lower envelopes of $\epsilon$-contaminated sets, then our version of Monge's, and a restricted version of our Kantorovich's problems, coincide with their respective classical versions. We also give sufficient conditions for the existence of our version of Kantorovich's optimal plan, and for the two problems to be equivalent. As a byproduct, we show that for $\epsilon$-contaminations the lower probability versions of Monge's and Kantorovich's optimal transport problems need not coincide. The applications of our results to Machine Learning and Artificial Intelligence are also discussed.
Abstract（参考訳）: 我々は,モンジェとカントロビッチの最適輸送問題の確率の低いバージョンを提供する。より低い確率が$\epsilon$-contaminated set の下位エンベロープである場合、Monge の我々のバージョンと、関東ロビッチの問題の限定バージョンは、それぞれの古典バージョンと一致することを示す。また,関東ロビッチの最適計画の存在条件と,その2つの問題が等価となる条件についても述べる。副産物として、$\epsilon$-contamination の場合、Monge と Kantorovich の最適輸送問題は一致しない。機械学習と人工知能への本研究の応用についても論じる。

関連論文リスト

Fast and scalable Wasserstein-1 neural optimal transport solver for single-cell perturbation prediction [55.89763969583124]
最適輸送理論はそのような写像を構築するための原則化された枠組みを提供する。本稿では,Wasserstein-1に基づく新しい最適輸送解法を提案する。実験により,提案した解法は,2次元データセット上に一意かつ単調な写像を求める際に,$W$ OTソルバを模倣できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-01T14:23:19Z)
Epsilon-Greedy Thompson Sampling to Bayesian Optimization [2.94944680995069]
トンプソンサンプリング(TS)は、BOがエクスプロレーション-探索トレードオフを扱うために好まれるソリューションである。 TSは、新たな観測結果を得た後、真の目的関数に関する情報を集めることで、搾取を弱く管理する。我々は、強化学習において確立された選択戦略である$varepsilon$-greedyポリシーを取り入れることで、TSの活用を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-01T13:53:44Z)
Fixed-Budget Differentially Private Best Arm Identification [62.36929749450298]
差分プライバシー制約下における固定予算制度における線形包帯のベストアーム識別(BAI)について検討した。誤差確率に基づいてミニマックス下限を導出し、下限と上限が指数関数的に$T$で崩壊することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-17T09:23:25Z)
Conditional Optimal Transport on Function Spaces [53.9025059364831]
ブロック三角形モンジュ写像を記述した制約付き最適輸送問題の理論を開発する。これは、一般的なコスト関数を持つ分離可能な無限次元函数空間への最適三角輸送の理論を一般化する。本稿では,機能パラメータの非道徳的および可能性のない推論に対する理論的結果の計算的適用性を示す数値実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-09T18:44:42Z)
Contextual Combinatorial Bandits with Probabilistically Triggered Arms [55.9237004478033]
確率的に誘発される腕(C$2$MAB-T)を様々な滑らかさ条件下で検討した。トリガー変調 (TPM) 条件の下では、C$2$-UC-Tアルゴリズムを考案し、後悔すべき$tildeO(dsqrtT)$を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-30T02:51:00Z)
New Perspectives on Regularization and Computation in Optimal Transport-Based Distributionally Robust Optimization [6.522972728187888]
本研究では, 有限の輸送コストで所定の基準分布による不確実な問題パラメータの分布を選択することができるような, 最適輸送に基づく分布安定度最適化問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-07T13:52:32Z)
Probably Anytime-Safe Stochastic Combinatorial Semi-Bandits [81.60136088841948]
本稿では,時間軸における後悔を最小限に抑えるアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは,レコメンデーションシステムや交通機関などの分野に適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-31T03:49:00Z)
Optimal Efficiency-Envy Trade-Off via Optimal Transport [33.85971515753188]
本論では,各受取人に対して,各受取人に対して,各受取人に対して,各受取人に対して一定かつ所定の割合のアイテムを割り当てなければならないという問題を考察する。この問題は半離散的最適輸送(OT)問題の変種として定式化でき、その場合の解構造は簡潔な表現と単純な幾何学的解釈を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-25T00:39:43Z)
Distributed Contextual Linear Bandits with Minimax Optimal Communication Cost [48.288452411283444]
そこでは,$N$エージェントが協調して,$d$次元の特徴を持つ線形帯域最適化問題を解く。本稿では,LinUCBアルゴリズムの分散バッチ除去版であるDisBE-LUCBを提案する。我々は、DisBE-LUCBの通信コストがわずか$tildemathcalO(dN)$であり、その後悔は少なくとも$tildemathcalO(dN)$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-26T05:56:23Z)
Order Constraints in Optimal Transport [6.677646909984405]
本稿では, 構造を組み込むために, 最適輸送の定式化に新しい順序制約を導入する。最適輸送計画に構造を加えるための説明可能なアプローチを可能にする計算効率の低い境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-14T11:26:23Z)
Scalable Computation of Monge Maps with General Costs [12.273462158073302]
モンジュマップ(Monge map)は、2つの確率分布の間の最適な輸送マップを指す。本稿では,2つの確率分布間のMongeマップをスケーラブルに計算するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-07T17:23:24Z)
Navigating to the Best Policy in Markov Decision Processes [68.8204255655161]
マルコフ決定過程における純粋探索問題について検討する。エージェントはアクションを逐次選択し、結果のシステム軌道から可能な限り早くベストを目標とする。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-05T09:16:28Z)
On Effective Parallelization of Monte Carlo Tree Search [51.15940034629022]
モンテカルロ木探索(MCTS)は、探索木を構築するためにかなりの数のロールアウトを必要とするため、計算コストがかかる。効果的な並列MCTSアルゴリズムを設計する方法は、体系的に研究されておらず、まだよく分かっていない。我々は,より効率的な並列MCTSアルゴリズムの設計に,提案する必要条件をどのように適用できるかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-15T21:36:00Z)
Equitable and Optimal Transport with Multiple Agents [48.17429789586127]
複数のコストがかかる場合に最適輸送問題を拡張します。 1つのディストリビューションを別のディストリビューションに転送する作業は、エージェント間で均等に共有することを目的としています。別の視点では、目的がエージェント間で均等な商品を均質な選好に従って分配することである。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-12T15:15:41Z)

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。