AI分野の難関学術雑誌JMLRにウォルフェ助教の論文が採択
機械学習分野の国際学術雑誌Journal of Machine Learning Research（JMLR）に、当センターのウォルフェ助教の論文が採録されました。JMLRは採択率が20％未満であり、SCImago Journal Rankの人工知能分野・統計学分野等でQ1にランクされている国際学術雑誌として知られています。
タイトル：Variance-Aware Estimation of Kernel Mean Embedding
著者：ウォルフェ ジョフレ（早稲田大学）、ALQUIER Pierre (ESSEC Business School、シンガポール)
アブストラクト：
カーネル平均埋め込み（Kernel Mean Embedding、KME）とは、確率分布を高次元の空間（Reproducing Kernel Hilbert Space、RKHS）内の1点として表現する手法です。確率分布をRKHSに埋め込むことで、密度推定やパラメトリックな仮定を使わなくても、距離や内積といった幾何的な手法によって確率分布を直接解析できるようになります。この特徴により、KMEは複雑で高次元なデータ（例：画像、音声、テキストなど）を扱う機械学習において、仮説検定や生成モデル等で非常に強力な手法となります。
本研究の目的は、データから真確率分布のKMEを推定することです。RKHS内の分散情報を活用することで、推定収束の速度を加速する方法を示し、さらにこの分散が事前に不明な場合でもデータから効率的に推定する手法も提案します。
本論文は以下のリンクよりオープンアクセスでご覧いただけます：
https://www.jmlr.org/papers/v26/23-0161.html
