文献

J-GLOBAL ID：202202233600847066   整理番号：22A0984451

逐次コミュニティモード推定【JST・京大機械翻訳】

Sequential community mode estimation

著者 (5件)： Anand Jain Shubham (IIT Bombay) ,  Goenka Shreyas (IIT Bombay) ,  Bapna Divyam (IIT Bombay) ,  Karamchandani Nikhil (IIT Bombay) ,  Nair Jayakrishnan (IIT Bombay)
資料名： ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review  (ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review)
巻： 49  号： 3  ページ： 63-64  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5730A  ISSN： 0163-5999  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オンライン学習におけるいくつかのアプリケーションは,根底にある母集団の逐次サンプリング/ポーリングを含む。この空間における古典的学習タスクは,オンライン基数推定であり,そこでは,目標が集合(例えば,[2,4,7])からの要素の逐次サンプリングによって集合のサイズを推定することである。ここでの鍵となるアイデアは,「衝突」,すなわち,同じ要素を1回以上サンプリングして,集合のサイズを見積もることである。もう一つの最近の応用はコミュニティ探査であり,そこでは学習エージェントの目標は,(see[3,6])から汚染するサンプリング分布/ドメイン群を与えられたように,できるだけ多くの異なる要素としてサンプリングすることである。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  推定 ,  *信号標本化 ,  コミュニティ ,  ポーリング ,  応用プログラム ,  母集団 ,  エージェント
準シソーラス用語： オンライン学習 ,  基数 ,  オンライン ,  学習エージェント , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： コミュニティ ,  推定