English(EN) Mean and Variance Estimation Complexity in Arbitrary Distributions via Wasserstein Minimization

新研究详细介绍了用于参数估计复杂度的 Wasserstein 距离

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-06 05:00

本文探讨了分布的平移和收缩参数估计的复杂度，这是机器学习中的一个基本挑战。虽然该问题的最大似然估计 (MLE) 是 NP-hard 的，但研究表明使用 Wasserstein 距离可以在多项式时间内实现 $\varepsilon$-近似。这些发现对于拟合神经网络权重和贝叶斯推断等任务具有重要意义。 AI

影响引入了一种新颖的参数估计复杂度方法，有可能提高机器学习任务的效率。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Valentio Iverson, Stephen Vavasis · 2026-11-06 05:00

通过 Wasserstein 最小化估计任意分布的均值和方差的复杂度

arXiv:2501.10172v2 Announce Type: replace Abstract: Parameter estimation is a fundamental challenge in machine learning, crucial for tasks such as neural network weight fitting and Bayesian inference. This paper focuses on the complexity of estimating translation $\boldsymbol{\mu…

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