TURF:2因子,汎用,ロバスト,高速分布学習アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Hao Yi; Jain Ayush; Orlitsky Alon; Ravindrakumar Vaishakh

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209007336153 整理番号：22P0289784

TURF:2因子,汎用,ロバスト,高速分布学習アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

TURF: A Two-factor, Universal, Robust, Fast Distribution Learning Algorithm

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発行年： 2022年02月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年06月17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)

それらの試料からの近似分布は正準統計的学習問題である。その最も強力で成功した様式の1つは,t≧1とd≧0で,最も近いt-ピース度-d多項式より,ほとんど一定の時間でl_1距離にすべての分布を近似する。Lett c_t,dは,明らかにc_1,0=1であり,他の全てのtとdに対してc_t,d≧2を示す。しかし,現在の計算上効率的なアルゴリズムはc_t,1≦2.25だけを示し,d≧9ではc_t,d≦3に急速に結合した。全(t,d)e(1,0)に対してc_t,d=2を確立する近線形時間及び本質的に試料最適推定量を導いた。さらに,多くの実際的分布に対して,最小近似距離を,非常に変化する数の断片を有する多項式によって達成した。ほぼ最適にこの数を推定する方法を提供し,従って,最良の可能な近似をアプローチする。2つの技術を組み合わせた実験は,既存の方法論よりも改善された性能を確認した。【JST・京大機械翻訳】

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分子の電子構造

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