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J-GLOBAL ID：201802238917620802   整理番号：18A1771973

非定常サンプルからのグラフモデル選択のサンプル複雑性について【JST・京大機械翻訳】

On the Sample Complexity of Graphical Model Selection from Non-Stationary Samples

著者 (2件)： Tran Nguyen Q. (Dept. of Computer Science, Aalto University, Finland) ,  Jung Alexander (Dept. of Computer Science, Aalto University, Finland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSP  ページ： 6314-6317  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 非定常試料からの正確な図式モデル選択に必要なサンプルサイズを特性化した。観測された試料は,試料が非相関であるが,異なる共分散行列を持つゼロ平均Gaussランダム過程としてモデル化される。これは,観測が定常的あるいは過小拡散過程を形成する場合を含む。簡単なスパース近傍回帰法を解析することにより,必要なサンプルサイズに関する十分条件を導出した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 確率過程 ,  モデリング ,  *十分条件 ,  キャラクタリゼーション ,  拡散過程
準シソーラス用語： 共分散行列 ,  *グラフモデル ,  *モデル選択 ,  *非定常性 ,  *複雑性 ,  非相関 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 非定常 ,  サンプル ,  グラフ ,  モデル選択 ,  複雑性