AIが解く世界の難問 · 計算機科学の理論 · arXiv · 2026-10-23
Diona：許容集合上の直接推論による回帰手法
原題: Direct Inference on Admissible Sets (Diona)
長時間の大域的な学習を行わず、サンプルから問い合わせ点での状態と導関数、およびその許容範囲を直接推定する回帰手法Dionaを提案する。3〜8次元の6つの関数によるベンチマークでは、ノイズのないデータでガウス過程（GP）より精度が高く、特にデータが密な場合に優れた。GPと同様に4つの関数では95%を超える問い合わせ点で真の値が不確かさの範囲に含まれ、データ更新後の最初の予測までの時間はGPより3〜4桁、ニューラルネットワークより2〜3桁短いが、この利点は更新の間に予測が少ない場合に限られる。