基于经验散度最大化的量化

@文章{Lexa2011量化VE，title={通过经验散度最大化进行量化}，作者＝{Michael A.Lexa}，journal={IEEE信号处理事务}，年份={2011}，体积={60}，页数={6408-6420}，url={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:10542091}}
利用Tsybakov的裕度条件分析了估计量的误差收敛速度，结果表明，收敛速度可能快于n-1，其中n等于训练样本数。
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5引文

保密约束下分布式二进制检测的量化

巴塔查里亚距离；测量两个概率分布之间差异的距离之一；作为优化标量量化器的准则，在Eve级的信息泄漏上具有可容忍的约束。

分布式检测的隐私保护量化学习及其在智能仪表中的应用。（量化评估人员保护分发服务机密，应用程序辅助竞争情报）

这项研究能够量化基本限制，从而在安全性和性能（估计/检测）之间进行权衡，并提出实用算法，以获得尽可能接近最优的解决方案，这需要在窃听者在场的情况下设计最优量化。

优化HiggsML挑战中发现重要性的加权分类级联

我们引入了一种最小化最大化方法来优化高能物理中发现重要性的常用度量。该方法交替求解加权二进制分类…

使用小波和Kullback–Leibler散度定位变压器绕组中的局部放电

用于优化HiggsML挑战中发现重要性的加权分类级联

我们引入了一种最小化-最大化方法来优化高能物理中具有发现意义的常用措施。该方法交替求解加权二进制…

37参考文献

量化器设计的经验发散最大化：近似误差分析

结果表明，该估计器能以n−1的速度收敛到理论上的最优解，其中n是训练样本数，近似误差衰减率是一类称为递归并元划分的划分分辨率的函数。

用于检测的高速矢量量化

引入了一种新的失真度量方法，该方法考虑了最佳二进制假设测试性能的全局损失，并具有独立于任何检测阈值或假设先验的优点，而这些假设通常在代码设计过程中难以指定。

用凸风险最小化估计散度函数和似然比

我们发展并分析了散度泛函的M估计方法以及两个概率分布的似然比。我们的方法基于非共鸣变分特征…

基于信息损失最小化的量化器码书监督学习

本文提出了一种基于最小化经验信息损失的联合量化连续特征及其类标签后验分布的技术，使得量化器…

统计相关性的非参数假设检验

研究表明，似然比可以写成两组Kullback-Leibler（KL）散度项的和，为确定和区分高度不确定环境中的依赖结构提供了一个通用框架。

稀疏采样系统的经验量化

我们提出了一种适用于新的压缩感知采样系统的量化设计技术（估计器），其最终目标是分类或检测。该设计基于经验…

似然比量化器的极值性质

对于一类非常广泛的量化问题，包括S.D.Silvey（1966）讨论的涉及距离测度最大化的问题，建立了相似比量化器的最佳特性。

信号检测与估计中的精细量化

该结果在正在开发的信号检测和估计的特定问题中的几个应用得到了发展，并给出了一些数值结果，说明了这些应用中发散的渐近行为。

基于二元决策树的Minimax最优分类

研究表明，一个新的决策树族，二元决策树（DDT），对于广泛的分类问题，可以获得接近最优的收敛速度。

有限对数信源的通用发散估计

提出了两种借鉴数据压缩技术的算法；第一种散度估计器将Burrows-Wheeler块排序变换应用于两种实现的级联，并基于上下文树加权方法。