Отправить статью по E-mail 
О некоторых свойствах процедур рандомизированного машинного обучения при наличии зашумленных данных
- Авторы: Попков Ю.С.1
-
Учреждения:
- Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН
- Выпуск: № 2 (2023)
- Страницы: 89-95
- Раздел: Математическое моделирование
- URL: https://ogarev-online.ru/2071-8632/article/view/286539
- DOI: https://doi.org/10.14357/20718632230209
- ID: 286539
Цитировать
Открытый доступ
Доступ предоставлен
Только для подписчиков
Аннотация
Рассматриваются различные модели измерительных шумов в процедурах рандомизированного энтропийного оценивания функций плотности распределения вероятностей: аддитивнные, мультипликативные, измерительные шумы на входе и выходе модели объекта. Исследуются свойства энтропийно-оптимальных ПРВ, и показано, что соответствующие им измерительные шумы являются гетероскедастическими.
Об авторах
Юрий Соломонович Попков
Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН
Автор, ответственный за переписку.
Email: popkov@isa.ru
Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук. Главный научный сотрудник; академик РАН, доктор технических наук, профессор. Институт проблем управления Российской академии наук. Главный научный сотрудник. Область научных интересов: энтропийные методы, макросистемы, рандомизированное машинное обучение
Россия, МоскваСписок литературы
- Popkov Yu.S., Popkov A.Yu., Dubnov Yu.A. Entropy Randomization in Mashine Learning, 2023, CRC Press, Taylor & Francis Group.
- Shannon C.E. Mathematical Theory of Communication. 1948, The Bell System Technical Journal, v.27, p.373-423, 623-656.
- Jaynes E.T. Information theory and statistical Mechanics. Physical Review, 1957, v.104(4), p.620-630.
- Jaynes E.T. Gibbs vs Boltzmann entropy. American Journal of Physics, 1965, v.33, p.391-398.
- Rosenkrantz R.D., Jaynes E.T. Paper on Probability, Statistics,and Statistical Physics. Kluwer Academic Pablishers, 1989.
- Popkov Yu.S. Qualitative Properties of Random Maximum Entropy Estimates of Probability Density Functions. Mathematics, 2021, 9, 548, doi.org/10.3390/math9050548.
- Bollerslev T., Engle R.F., Nelson D.B. ARCH Models. In: Engle R.F. and McFadden D.C.,eds. Handbook of Econometrics, 1994, Elsevier Science, Amsterdam, p.2961-3038.
- Cai T.T., Wang L. Adaptive variance function estimation in heteroscedastic nonparametric regression. Ann. Stat., 2008, v. 36(5), p. 2025-2054, doi: 10.1214/07-AOS509.
- Орешко Н.И. Восстановление закона изменения гетероскедастического шума при траекторных измерениях на основе вейвлет-технологий. Известия СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2013, № 9, с. 16-21.
Дополнительные файлы
