生成敵対ネットワークを用いた特異分布のノンパラメトリック推定のための収束速度【JST・京大機械翻訳】

Chae Minwoo

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201353170287 整理番号：22P0285502

生成敵対ネットワークを用いた特異分布のノンパラメトリック推定のための収束速度【JST・京大機械翻訳】

Rates of convergence for nonparametric estimation of singular distributions using generative adversarial networks

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発行年： 2022年02月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月06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)

深層生成モデルにおけるパラメータを推定するための生成敵対ネットワーク(GAN)を考察した。データ生成分布は,いくつかの低次元構造の周りに集中すると仮定し,ターゲット分布をLebesgue測度に特異にした。この仮定の下で,Wasserstein計量に関してGAN型推定量の収束速度を得た。収束速度は,基礎構造のノイズレベル,固有次元および平滑度だけに依存する。さらに,レートは尤度手法で得られた値よりも速く,GAN手法が多くの実際の問題においていかに良好に機能するかについての洞察を提供する。ミニマックス最適速度の下限も調べた。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , パターン認識

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