線形化最適輸送を用いた剪断分布の教師付き学習【JST・京大機械翻訳】

Khurana Varun; Kannan Harish; Cloninger Alexander; Moosmueller Caroline

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212678649297 整理番号：22P0279750

線形化最適輸送を用いた剪断分布の教師付き学習【JST・京大機械翻訳】

Supervised learning of sheared distributions using linearized optimal transport

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発行年： 2022年01月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月25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)

本論文では,確率測度の空間に関する教師つき学習タスクを研究した。著者らは,最適輸送フレームワークを用いて,確率測度の空間をL ̄2空間に埋め込むことによってこの問題にアプローチする。埋込み空間において,正規機械学習技術を用いて線形分離性を達成した。このアイデアは,アプリケーションにおいて成功し,クラスを固定測度のシフトとスケーリングにより生成することを証明した。本論文は,2つのクラスの剪断分布が線形に分離できる条件を記述する,せん断のファミリーに対するフレームワークに適した基本変換のクラスを拡張した。さらに,事前指定分離レベルを達成するために,変換に関する必要な限界を与え,多重埋込みが変換のより大きなファミリーを可能にするためにどのように使用できるかを示した。画像分類タスクに関する結果を示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 図形・画像処理一般

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