論文の概要: Adaptive Kernel Density Estimation with Pre-training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.13092v1
• Date: Wed, 13 May 2026 07:03:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-14 23:30:27.865592
• Title: Adaptive Kernel Density Estimation with Pre-training
• Title（参考訳）: 事前学習による適応カーネル密度推定
• Authors: Ruitong Zhang, Ke Deng,
• Abstract要約: 我々は、非パラメトリック密度推定の文脈に、多くの最先端AI技術の背後にある重要なアイデアである事前学習を導入する。 幅広い数値実験により、この戦略は密度推定精度を向上させるのに非常に効果的であることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.232818654775309
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Density estimation in high-dimensional settings is an important and challenging statistical problem.Traditional methods based on kernel smoothing are inefficient in high dimensions due to the difficulties in specifying appropriate location-adaptive kernels. In this work, we introduce pre-training, a key idea behind many cutting-edge AI technologies, to the context of non-parametric density estimation. By establishing a pre-trained neural network that can recommend an appropriate location-adaptive kernel for each sample point, efficient density estimation with adaptive kernels is achieved in high dimensions. A wide range of numerical experiments show that this strategy is highly effective for improving density-estimation accuracy, when the target distribution is close to the distribution family for pre-training. When the target distribution is substantially different from the pre-training distribution family, the benefit from the proposed pre-training strategy may be diluted, but can be reactivated by an additional fine-tuning procedure.
• Abstract（参考訳）: 高次元設定における密度推定は重要かつ困難な統計問題であり、適切な位置適応型カーネルを特定するのに困難があるため、カーネルの平滑化に基づく実験手法は高次元では非効率である。 本研究では、非パラメトリック密度推定の文脈において、最先端AI技術の背後にある重要なアイデアである事前学習を導入する。 各サンプルポイントに対して適切な位置適応型カーネルを推奨できる事前学習型ニューラルネットワークを確立することにより、適応型カーネルを用いた効率的な密度推定を高次元で実現する。 対象分布が事前学習のための分布系に近接している場合, この戦略は密度推定精度の向上に極めて有効であることを示す。 目標分布が事前学習分布系と大きく異なる場合、提案した事前学習戦略の利点を希釈することができるが、追加の微調整手順により再活性化することができる。

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