Målet med tillräcklig dimensionsminskning i övervakad inlärning är att hitta det lågdimensionella subrymden för indatafunktioner som innehåller all information om de utdatavärden som indatafunktionerna har. I denna skrivelse föreslår vi en ny tillräcklig dimensionsminskningsmetod med hjälp av en squared-loss variant av ömsesidig information som en beroendeåtgärd. Vi tillämpar en täthet-förhållande estimator för att approximera kvadrat-förlust ömsesidig information som formuleras som en minsta kontrast estimator på parametriska eller icke-parametriska modeller. Eftersom korsvalidering är tillgänglig för att välja en lämplig modell, kräver vår metod ingen förspecificerad struktur på de underliggande distributionerna. Vi belyser asymptotiska fördomar hos vår estimator på parametriska modeller och den asymmetriska konvergenshastigheten på icke-parametriska modeller. Konvergensanalysen använder den enhetliga svansen i en U-process, och konvergenskvoten kännetecknas av modellens konvergerande entropi. Vi utvecklar sedan en naturlig gradientalgoritm på Grassmann-grenröret för tillräcklig subrymdssökning. Den analytiska formeln för vår uppskattning gör det möjligt för oss att beräkna lutningen effektivt. Numeriska experiment visar att den föreslagna metoden på ett gynnsamt sätt jämför med befintliga metoder för att minska dimensionerna på artificiella data och referensdatamängder.
DMAE anpassar distributioner genom att minimera Squared-Loss ömsesidiga information REF.
Sufficient Dimension Reduction via Squared-Loss Mutual Information Estimation
{'venue': 'Neural Computation', 'journal': 'Neural Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}