Sobolev輸送:グラフメトリックスによる確率測度のためのスケーラブルな計量【JST・京大機械翻訳】

Le Tam; Nguyen Truyen; Phung Dinh; Nguyen Viet Anh

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200382986877 整理番号：22P0293335

Sobolev輸送:グラフメトリックスによる確率測度のためのスケーラブルな計量【JST・京大機械翻訳】

Sobolev Transport: A Scalable Metric for Probability Measures with Graph Metrics

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発行年： 2022年02月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月22日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

最適輸送(OT)は確率分布を比較する一般的な方法である。しかし,OTは,(i)計算のための高い複雑性,(ii)カーネルマシンへのその適用性を制限する不確かな,のようないくつかの欠点を被る。本研究では,グラフメトリック空間にサポートされた確率測度を考察し,新しいSobolev輸送メトリックを提案した。Sobolev輸送メトリックは,高速計算のための閉形式公式を与え,それは負である。この輸送距離に付与された確率測度の空間は,重み付きl_p距離を持つユークリッド空間における有界凸集合に対して等尺性であることを示した。さらに,正定値カーネルを設計すべくSobolev輸送の負の確実性を利用して,単語埋込みとトポロジーデータ解析における文書分類における他の基準線に対するそれらの性能を評価した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , パターン認識 , システム・制御理論一般

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