機能的混合物【JST・京大機械翻訳】

Chamroukhi Faiecel; Pham Nhat Thien; Hoang Van Ha; McLachlan Geoffrey J.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210972772134 整理番号：22P0284861

機能的混合物【JST・京大機械翻訳】

Functional Mixtures-of-Experts

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発行年： 2022年02月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年12月20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)

観測が関数,典型的に時系列を含む状況における予測に対する不均一データの統計解析を考察した。ベクトル観測による予測のためのデータにおける不均一性のモデリングにおける選択のフレームワークとして,この関数データ解析文脈に対して,混合(ME)によるモデリングを拡張した。著者らはまず,予測子が潜在的にノイズの多い観測である機能的ME(FME)という名のMEモデルの新しいファミリーを全関数から提示する。さらに,予測子と実際の応答のデータ生成プロセスは,未知の分割を表す隠れ離散変数により支配される。第2に,Lasso様正則化を介して基礎となる機能パラメータの導関数にスパース性を与えることにより,iFMEと呼ばれるFMEモデルのスパースで解釈可能な機能的表現を提供した。Lasso様(EM-Lasso)正則化最大尤度パラメータ推定戦略のための専用期待値最大化アルゴリズムを開発し,モデルに適合する。提案モデルとアルゴリズムを,模擬シナリオと2つの実データセットへの適用において研究し,得られた結果は,複雑な非線形関係を正確に捉え,不均一回帰データをクラスタ化するそれらの性能を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , パターン認識

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