Stein変分勾配降下のための非漸近解析【JST・京大機械翻訳】

Korba Anna; Salim Adil; Arbel Michael; Luise Giulia; Gretton Arthur

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220556948393 整理番号：21P0036011

Stein変分勾配降下のための非漸近解析【JST・京大機械翻訳】

A Non-Asymptotic Analysis for Stein Variational Gradient Descent

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発行年： 2020年06月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年01月03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)

Stein変分勾配降下(SVGD)アルゴリズムを研究し,R ̄d上でターゲット確率分布ΔΨe ̄-Vを近似する一組の粒子を最適化した。母集団限界において,SVGDは,πに関してKL発散に関する確率分布の空間における勾配降下を実行して,そこで,勾配をカーネル積分演算子を通して平滑化した。本論文では,SVGDアルゴリズムのための新しい有限時間解析を提供した。筆者らは,このアルゴリズムが各反復で目的を,また,平均Stein Fisher発散(カーネルStein Discrepncyとも呼ばれる)に対する収束の速度を縮小する,降下補助定理を提供する。また,SVGDの母集団バージョンへの実際の実装に対応する有限粒子システムの収束結果も提供した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 信号理論 , 光導波路,光ファイバ,繊維光学 , 人工知能 , 医用画像処理

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