Abstract-Vi studerar högdimensionell distribution lärande i en agnostisk miljö där en motståndare tillåts att godtyckligt korrumpera en epsilon bråkdel av proverna. Sådana frågor har en rik historia som spänner över statistik, maskininlärning och teoretisk datavetenskap. Även i de mest grundläggande inställningarna är de enda kända tillvägagångssätten antingen ineffektiva beräkningar eller förlorar dimensionsberoende faktorer i sina felgarantier. Detta väcker följande fråga: Är högdimensionellt agnostiskt distributionsinlärning ens möjligt, algoritmiskt? I detta arbete får vi de första beräkningseffektiva algoritmer för agnostiskt lärande flera grundläggande klasser av högdimensionella fördelningar: (1) en enda Gaussian, (2) en produktfördelning på hyperkuben, (3) blandningar av två produktfördelningar (under ett naturligt balanstillstånd), och (4) blandningar av k Gaussians med identiska sfäriska kovarianer. Alla våra algoritmer uppnå fel som är oberoende av dimensionen, och i många fall beror nästan linjärt på fraktionen av motsatt korrumperade prover. Dessutom utvecklar vi ett allmänt recept för att upptäcka och korrigera korruption i högdimensioner, vilket kan vara tillämpligt på många andra problem.
I synnerhet gav REF de första robusta inlärningsalgoritmerna som kan tolerera en konstant del av korruptionen, oberoende av dimensionen.
Robust Estimators in High Dimensions without the Computational Intractability
{'venue': '2016 IEEE 57th Annual Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS)', 'journal': '2016 IEEE 57th Annual Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}