論文の概要: Theoretical Foundations of the Deep Copula Classifier: A Generative Approach to Modeling Dependent Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22997v2
• Date: Fri, 06 Jun 2025 21:44:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:10.158273
• Title: Theoretical Foundations of the Deep Copula Classifier: A Generative Approach to Modeling Dependent Features
• Title（参考訳）: ディープコピュラ分類法の理論的基礎--依存する特徴をモデル化するための生成的アプローチ
• Authors: Agnideep Aich, Ashit Baran Aich, Bruce Wade,
• Abstract要約: ディープコピュラ(Deep Copula、DCC)は、各特徴の辺縁分布の学習を、その結合依存構造をモデル化することから分離する生成モデルである。 軽量ニューラルネットワークは、機能相互作用を柔軟かつ適応的にキャプチャするために使用される。 DCCは依存性を意識した分類のための数学的基盤と解釈可能なフレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traditional classifiers often assume feature independence or rely on overly simplistic relationships, leading to poor performance in settings where real-world dependencies matter. We introduce the Deep Copula Classifier (DCC), a generative model that separates the learning of each feature's marginal distribution from the modeling of their joint dependence structure via neural network-parameterized copulas. For each class, lightweight neural networks are used to flexibly and adaptively capture feature interactions, making DCC particularly effective when classification is driven by complex dependencies. We establish that DCC converges to the Bayes-optimal classifier under standard conditions and provide explicit convergence rates of O(n^{-r/(2r + d)}) for r-smooth copula densities. Beyond theoretical guarantees, we outline several practical extensions, including high-dimensional scalability through vine and factor copula architectures, semi-supervised learning via entropy regularization, and online adaptation using streaming gradient methods. By unifying statistical rigor with the representational power of neural networks, DCC offers a mathematically grounded and interpretable framework for dependency-aware classification.
• Abstract（参考訳）: 従来の分類器は、しばしば機能の独立性を前提とするか、過度に単純化された関係に依存している。 本稿では,各特徴の辺縁分布の学習をニューラルネットワークパラメタライズドコプラによる関節依存構造のモデル化から分離する生成モデルであるDeep Copula Classifier (DCC)を紹介する。 各クラスにおいて、軽量ニューラルネットワークは、機能相互作用を柔軟かつ適応的にキャプチャするために使用され、分類が複雑な依存関係によって駆動される場合、DCCは特に効果的である。 我々は、DCCが標準条件下でベイズ最適分類器に収束し、r-smooth copula densities に対して O(n^{-r/(2r + d)} の明示的な収束率を与えることを確認した。 理論的保証の他に、VineおよびFacter copulaアーキテクチャによる高次元スケーラビリティ、エントロピー正規化による半教師付き学習、ストリーミング勾配法によるオンライン適応など、いくつかの実用的な拡張について概説する。 ニューラルネットワークの表現力と統計的厳密性を統合することで、DCCは依存認識分類のための数学的基盤と解釈可能なフレームワークを提供する。

関連論文リスト

• High-Dimensional Robust Mean Estimation with Untrusted Batches [38.14592862692954]
  本研究では,N$ユーザによるデータのコントリビューションを行う協調環境での高次元平均推定について検討した。 例えば、$varepsilon$-fraction of users is completely adversarial, and the more good' users provide data from distributions that related to $P$ but deviate by a near parameter $$. 我々のアルゴリズムは、最小最大誤差率$O(sqrtvarepsilon/n + sqrtd/nN + sを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-24T08:59:37Z)
• Optimal Unconstrained Self-Distillation in Ridge Regression: Strict Improvements, Precise Asymptotics, and One-Shot Tuning [61.07540493350384]
  自己蒸留(英: Self-distillation, SD)とは、教師自身の予測と地道の混合で学生を訓練する過程である。 任意の予測リスクに対して、各正規化レベルにおいて、最適に混合された学生がリッジ教師に改善されることが示される。 本稿では,グリッド探索やサンプル分割,再構成なしに$star$を推定する一貫したワンショットチューニング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-19T17:21:15Z)
• Lattice-Based Pruning in Recurrent Neural Networks via Poset Modeling [0.0]
  リカレントニューラルネットワーク(RNN)はシーケンスモデリングタスクの中心であるが、その高い計算複雑性はスケーラビリティとリアルタイムデプロイメントの課題を引き起こす。 本稿では,RNNを部分的に順序付けられた集合(命題)としてモデル化し,対応する依存格子を構成する新しいフレームワークを提案する。 既約ニューロンを同定することにより、格子ベースのプルーニングアルゴリズムは、冗長なニューロンを除去しながら、重要な接続を選択的に保持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-23T10:11:38Z)
• Computational-Statistical Tradeoffs at the Next-Token Prediction Barrier: Autoregressive and Imitation Learning under Misspecification [50.717692060500696]
  対数損失を伴う次のトーケン予測は自己回帰シーケンスモデリングの基盤となる。 次トーケン予測は、適度な誤差増幅を表す$C=tilde O(H)$を達成するために堅牢にすることができる。 C=e(log H)1-Omega(1)$。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T02:52:00Z)
• Deep-Relative-Trust-Based Diffusion for Decentralized Deep Learning [12.883347524020724]
  分散学習戦略により、エージェントの集合は集中集約やオーケストレーションを必要とせずに、ローカルデータセットから効率的に学習することができる。 本稿では,最近導入されたニューラルネットワークの類似度尺度であるディープ・リレーショナル・トラスト(DRT)に基づく,DRT拡散と呼ばれる新しい分散学習アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-06T17:31:36Z)
• Beyond likelihood ratio bias: Nested multi-time-scale stochastic approximation for likelihood-free parameter estimation [49.78792404811239]
  確率分析形式が不明なシミュレーションベースモデルにおける推論について検討する。 我々は、スコアを同時に追跡し、パラメータ更新を駆動する比率のないネスト型マルチタイムスケール近似(SA)手法を用いる。 我々のアルゴリズムは、オリジナルのバイアス$Obig(sqrtfrac1Nbig)$を排除し、収束率を$Obig(beta_k+sqrtfracalpha_kNbig)$から加速できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T02:46:15Z)
• Certifiably Robust Model Evaluation in Federated Learning under Meta-Distributional Shifts [8.700087812420687]
  異なるネットワーク "B" 上でモデルの性能を保証する。 我々は、原則付きバニラDKWバウンダリが、同じ(ソース)ネットワーク内の未確認クライアント上で、モデルの真のパフォーマンスの認証を可能にする方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-26T18:45:15Z)
• Geometric sparsification in recurrent neural networks [0.8851237804522972]
  大きなニューラルモデルを実行する際の計算コストを改善するための一般的なテクニックはスパース化である。 本稿では,リカレントニューラルネット(RNN)のスペーサー化手法を提案する。 変調正則化はより安定なリカレントニューラルネットを誘導し、90%以上の高忠実度モデルを実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-10T14:12:33Z)
• Convergence Analysis of Probability Flow ODE for Score-based Generative Models [5.939858158928473]
  確率フローODEに基づく決定論的サンプリング器の収束特性を理論的・数値的両面から検討する。 連続時間レベルでは、ターゲットと生成されたデータ分布の総変動を$mathcalO(d3/4delta1/2)$で表すことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T12:29:28Z)
• Orchid: Flexible and Data-Dependent Convolution for Sequence Modeling [4.190836962132713]
  本稿では,従来の注意機構の2次複雑さに対処する新しいアーキテクチャであるOrchidを紹介する。 このアーキテクチャのコアには、新しいデータ依存のグローバル畳み込み層があり、入力シーケンスに条件付きカーネルを文脈的に適応させる。 言語モデリングや画像分類など,複数の領域にまたがるモデルの評価を行い,その性能と汎用性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T17:36:45Z)
• Towards Robust Model-Based Reinforcement Learning Against Adversarial Corruption [60.958746600254884]
  本研究は、モデルベース強化学習(RL)における敵対的腐敗の課題に取り組む。 本稿では,MLE に対する不確実性重みとして全変量 (TV) に基づく情報比を利用する,汚損楽観的 MLE (CR-OMLE) アルゴリズムを提案する。 我々は、重み付け手法をオフライン設定にまで拡張し、汚損性悲観的MLE (CR-PMLE) というアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-14T07:27:30Z)
• 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)
• ConCerNet: A Contrastive Learning Based Framework for Automated Conservation Law Discovery and Trustworthy Dynamical System Prediction [82.81767856234956]
  本稿では,DNNに基づく動的モデリングの信頼性を向上させるために,ConCerNetという新しい学習フレームワークを提案する。 本手法は, 座標誤差と保存量の両方において, ベースラインニューラルネットワークよりも一貫して優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-11T21:07:30Z)
• DIFFormer: Scalable (Graph) Transformers Induced by Energy Constrained Diffusion [66.21290235237808]
  本稿では,データセットからのインスタンスのバッチを進化状態にエンコードするエネルギー制約拡散モデルを提案する。 任意のインスタンス対間の対拡散強度に対する閉形式最適推定を示唆する厳密な理論を提供する。 各種タスクにおいて優れた性能を有する汎用エンコーダバックボーンとして,本モデルの適用性を示す実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-23T15:18:54Z)
• Deep Archimedean Copulas [98.96141706464425]
  ACNetは、構造的特性を強制する、新しい差別化可能なニューラルネットワークアーキテクチャである。 我々は、ACNetが共通のアルキメデスコピュラスを近似し、データに適合する可能性のある新しいコプラを生成することができることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-05T22:58:37Z)
• Developing and Improving Risk Models using Machine-learning Based Algorithms [6.245537312562826]
  本研究の目的は,ビジネスの欠陥を分類する優れたリスクモデルを開発することである。 この解析の理論的根拠は、まず正則化により良質な基底二項分類器を得ることである。 優れたベース分類器上で、バッジやブーストを含む2つのモデルアンサンブルアルゴリズムを実行し、さらなるモデル改善を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-09T20:38:00Z)
• ACDC: Weight Sharing in Atom-Coefficient Decomposed Convolution [57.635467829558664]
  我々は,CNNにおいて,畳み込みカーネル間の構造正則化を導入する。 我々はCNNがパラメータや計算量を劇的に減らして性能を維持していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-04T20:41:47Z)
• Out-of-distribution Generalization via Partial Feature Decorrelation [72.96261704851683]
  本稿では,特徴分解ネットワークと対象画像分類モデルとを協調的に最適化する,PFDL(Partial Feature Deorrelation Learning)アルゴリズムを提案する。 実世界のデータセットを用いた実験により,OOD画像分類データセットにおけるバックボーンモデルの精度が向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-30T05:48:48Z)
• Optimal Robust Linear Regression in Nearly Linear Time [97.11565882347772]
  学習者が生成モデル$Y = langle X,w* rangle + epsilon$から$n$のサンプルにアクセスできるような高次元頑健な線形回帰問題について検討する。 i) $X$ is L4-L2 hypercontractive, $mathbbE [XXtop]$ has bounded condition number and $epsilon$ has bounded variance, (ii) $X$ is sub-Gaussian with identity second moment and $epsilon$ is
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-16T06:44:44Z)
• Online Robust Regression via SGD on the l1 loss [19.087335681007477]
  ストリーミング方式でデータにアクセス可能なオンライン環境において、ロバストな線形回帰問題を考察する。 この研究で、$ell_O( 1 / (1 - eta)2 n )$損失の降下は、汚染された測定値に依存しない$tildeO( 1 / (1 - eta)2 n )$レートで真のパラメータベクトルに収束することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-01T11:38:21Z)
• Belief Propagation Reloaded: Learning BP-Layers for Labeling Problems [83.98774574197613]
  最も単純な推論手法の1つとして、切り詰められた最大積のBelief伝播を取り上げ、それをディープラーニングモデルの適切なコンポーネントにするために必要となるものを加えます。 このBP-Layerは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の最終ブロックまたは中間ブロックとして使用できる このモデルは様々な密集予測問題に適用可能であり、パラメータ効率が高く、ステレオ、光フロー、セマンティックセグメンテーションにおける堅牢な解を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-13T13:11:35Z)

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。