複数量子化最小誤差エントロピーと基準点の理論及び応用：モデル回帰における突破 学術的背景 機械学習と信号処理の分野において、非ガウスノイズの存在はモデルの性能に不利な影響を与えることが多い。伝統的な平均二乗誤差（Mean Squared Error, MSE）は理論的および計算的に単純であるが、非ガウスノイズに対してはその信頼性が大きく低下する。この問題を解決するため、研究者たちは様々な最適化基準を提案しており、その中でも最小誤差エントロピー（Minimum Error Entropy, MEE）は、インパルスノイズや外れ値の抑制における優れた性能から注目を集めている。しかし、元のMEEアルゴリズムは誤差サンプルの二重和を必要とするため、計算複雑度が高く、大規模データセットへの応用が制限され...