論文の概要: Decentralized Inference for Spatial Data Using Low-Rank Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00309v2
- Date: Mon, 10 Feb 2025 06:56:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-11 17:37:30.412363
- Title: Decentralized Inference for Spatial Data Using Low-Rank Models
- Title（参考訳）: 低ランクモデルを用いた空間データの分散推論
- Authors: Jianwei Shi, Sameh Abdulah, Ying Sun, Marc G. Genton,
- Abstract要約: 本稿では,空間的低ランクモデルにおけるパラメータ推論に適した分散化フレームワークを提案する。
重要な障害は、観測中の空間的依存から生じ、ログのような状態が要約として表現されるのを防ぐ。
提案手法では,効率的なパラメータ最適化のために,マルチセンサと動的コンセンサス平均化を統合したブロック降下法を用いる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.168323530566095
- License:
- Abstract: Advancements in information technology have enabled the creation of massive spatial datasets, driving the need for scalable and efficient computational methodologies. While offering viable solutions, centralized frameworks are limited by vulnerabilities such as single-point failures and communication bottlenecks. This paper presents a decentralized framework tailored for parameter inference in spatial low-rank models to address these challenges. A key obstacle arises from the spatial dependence among observations, which prevents the log-likelihood from being expressed as a summation-a critical requirement for decentralized optimization approaches. To overcome this challenge, we propose a novel objective function leveraging the evidence lower bound, which facilitates the use of decentralized optimization techniques. Our approach employs a block descent method integrated with multi-consensus and dynamic consensus averaging for effective parameter optimization. We prove the convexity of the new objective function in the vicinity of the true parameters, ensuring the convergence of the proposed method. Additionally, we present the first theoretical results establishing the consistency and asymptotic normality of the estimator within the context of spatial low-rank models. Extensive simulations and real-world data experiments corroborate these theoretical findings, showcasing the robustness and scalability of the framework.
- Abstract（参考訳）: 情報技術の進歩により、大規模な空間データセットの作成が可能となり、スケーラブルで効率的な計算手法の必要性が高まった。
実行可能なソリューションを提供する一方で、集中型フレームワークはシングルポイント障害や通信ボトルネックのような脆弱性によって制限される。
本稿では,これらの課題に対処するために,空間的低ランクモデルにおけるパラメータ推論に適した分散化フレームワークを提案する。
観測の空間的依存から重要な障害が生じ、これは、ログのような状態が、分散最適化アプローチにとって重要な要件である和として表されるのを防ぐ。
この課題を克服するため、我々は、分散最適化手法の活用を容易にする証拠を低境界で活用する新たな客観的関数を提案する。
提案手法では,効率的なパラメータ最適化のために,マルチセンサと動的コンセンサス平均化を統合したブロック降下法を用いる。
提案手法の収束性を保証するため, 真のパラメータ近傍における新たな目的関数の凸性を証明した。
さらに、空間的低ランクモデルの文脈における推定器の整合性と漸近正規性を確立するための最初の理論的結果を示す。
大規模なシミュレーションと実世界のデータ実験は、これらの理論的な発見を裏付け、フレームワークの堅牢性とスケーラビリティを示している。
関連論文リスト
- Efficient Text-driven Motion Generation via Latent Consistency Training [21.348658259929053]
非線形逆拡散軌道を解くための動き潜時整合トレーニングフレームワーク(MLCT)を提案する。
これらの拡張を組み合わせることで、非画素モダリティおよび潜在表現空間における安定かつ一貫性のあるトレーニングを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-05T02:11:57Z) - Diffusion Models as Constrained Samplers for Optimization with Unknown Constraints [42.47298301874283]
拡散モデルを用いてデータ多様体内で最適化を行う。
目的関数の微分可能性に応じて,2つの異なるサンプリング手法を提案する。
提案手法は,従来の最先端のベースラインよりも優れた,あるいは同等のパフォーマンスを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-28T03:09:12Z) - Distributed Markov Chain Monte Carlo Sampling based on the Alternating
Direction Method of Multipliers [143.6249073384419]
本論文では,乗算器の交互方向法に基づく分散サンプリング手法を提案する。
我々は,アルゴリズムの収束に関する理論的保証と,その最先端性に関する実験的証拠の両方を提供する。
シミュレーションでは,線形回帰タスクとロジスティック回帰タスクにアルゴリズムを配置し,その高速収束を既存の勾配法と比較した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-29T02:08:40Z) - Distributionally Robust Model-based Reinforcement Learning with Large
State Spaces [55.14361269378122]
強化学習における3つの大きな課題は、大きな状態空間を持つ複雑な力学系、コストのかかるデータ取得プロセス、トレーニング環境の展開から現実の力学を逸脱させることである。
広範に用いられているKullback-Leibler, chi-square, および全変分不確実性集合の下で, 連続状態空間を持つ分布ロバストなマルコフ決定過程について検討した。
本稿では,ガウス過程と最大分散削減アルゴリズムを用いて,多出力名目遷移力学を効率的に学習するモデルベースアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-05T13:42:11Z) - Robust Networked Federated Learning for Localization [7.332862402432447]
本稿では,データを複数のデバイスに分散するフェデレーション環境での非滑らかな近似問題に対処する。
本稿では,分散サブグラディエントフレームワークにおけるロバストな定式化を,これらの障害に対処するために明示的に設計した,$L_$-normを採用する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-31T13:54:37Z) - Efficient Model-Free Exploration in Low-Rank MDPs [76.87340323826945]
低ランクマルコフ決定プロセスは、関数近似を持つRLに対して単純だが表現力のあるフレームワークを提供する。
既存のアルゴリズムは、(1)計算的に抽出可能であるか、または(2)制限的な統計的仮定に依存している。
提案手法は,低ランクMPPの探索のための最初の実証可能なサンプル効率アルゴリズムである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-08T15:41:48Z) - Information Theoretical Importance Sampling Clustering [18.248246885248733]
多くのクラスタリング手法の現在の仮定は、トレーニングデータと将来のデータが同じ分布から取られるというものである。
我々は,クラスタリング問題(itisC)に対する情報理論的重要度サンプリングに基づくアプローチを提案する。
合成データセットの実験結果と実世界の負荷予測問題により,提案モデルの有効性が検証された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-09T03:18:53Z) - Decentralized Stochastic Optimization with Inherent Privacy Protection [103.62463469366557]
分散最適化は、現代の協調機械学習、分散推定と制御、大規模センシングの基本的な構成要素である。
データが関与して以降、分散最適化アルゴリズムの実装において、プライバシ保護がますます重要になっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-08T14:38:23Z) - Decentralized Personalized Federated Learning for Min-Max Problems [79.61785798152529]
本稿では,より広い範囲の最適化問題を含むサドル点問題に対して,PFLを初めて検討した。
この問題に対処するための新しいアルゴリズムを提案し、滑らかな(強く)凸-(強く)凹点問題を理論的に解析する。
両線形問題に対する数値実験と, 対向雑音を有するニューラルネットワークは, 提案手法の有効性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-14T10:36:25Z) - Learning while Respecting Privacy and Robustness to Distributional
Uncertainties and Adversarial Data [66.78671826743884]
分散ロバストな最適化フレームワークはパラメトリックモデルのトレーニングのために検討されている。
目的は、逆操作された入力データに対して頑健なトレーニングモデルを提供することである。
提案されたアルゴリズムは、オーバーヘッドがほとんどない堅牢性を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-07T18:25:25Z) - Gradient tracking and variance reduction for decentralized optimization
and machine learning [19.54092620537586]
有限サム問題の解法は、多くの信号処理や機械学習タスクにおいて重要である。
分散還元と勾配追跡を組み合わせ、堅牢な性能を実現するための統一的なアルゴリズムフレームワークを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-13T07:17:07Z)
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。