이 논문은 매개변수 추정 문제에 대한 불확실성 정량화 방법을 다룹니다. 저자들은 최소 부피 불확실성 타원체(LMVE)라는 신경망 기반 솔루션을 제안합니다.
주요 내용은 다음과 같습니다:
가우시안 분포 가정 하에서 최적의 타원체 형태는 조건부 공분산 행렬임을 이론적으로 증명합니다.
더 일반적인 경우에 대해 신경망 기반 접근법을 제안합니다. 이는 근접 이웃 방법, 공분산 추정, 일관성 예측 등을 결합합니다.
LMVE 신경망은 최소 평균 부피와 지정된 포함 확률을 만족하는 타원체를 생성합니다. 기존 방법에 비해 메모리와 계산 자원을 크게 줄이면서도 정확도를 높일 수 있음을 실험을 통해 보여줍니다.
4개의 실제 위치 추정 데이터셋에 대한 실험 결과를 제시합니다. LMVE가 기존 방법보다 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있습니다.
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by Itai Alon,Da... at arxiv.org 05-07-2024
https://arxiv.org/pdf/2405.02441.pdfDeeper Inquiries