文献

J-GLOBAL ID：201902283871224376   整理番号：19A2517561

適応グラフ直交判別埋込み:改良グラフ埋込み法【JST・京大機械翻訳】

Adaptive graph orthogonal discriminant embedding: an improved graph embedding method

著者 (4件)： Yuan Ming-Dong (National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University, Xi’an, China) ,  Feng Da-Zheng (National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University, Xi’an, China) ,  Shi Ya (School of Information and Control Engineering, Xi’an University of Architecture and Technology, Xi’an, China) ,  Xiao Chun-Bao (School of Computer Science and Technology, Xidian University, Xi’an, China)
資料名： Neural Computing & Applications  (Neural Computing & Applications)
巻： 31  号： 9  ページ： 5461-5476  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0703A  ISSN： 0941-0643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： グラフ埋込みは一般的なグラフベースの次元縮小フレームワークであり,それは2つの逐次ステップ,すなわちグラフ構築と埋め込みから成る。従来のグラフ構築法(例えば,[数式:原文を参照]-Neural Neighbor(k-NN)および[数式:原文を参照]-ボール)は,パラメータ選択における困難性を被り,また,ノイズに対して敏感であった。一方,埋め込み投影の特性は,多くの方法によって完全には調査されていない。本論文では,これら二つのステップを明示的に検討し,次元縮小のための三つの適応グラフ直交判別埋込み技術(AGODE-gs,AGODE-dlおよびAGODE-tr)を提案し,それらの差は直交化の方法にある。著者らの提案した方法では,クラス内隣接グラフとクラス間反発グラフの両方を,[数式:原文を参照]ノルム正則化最小二乗により構築し,射影ベクトル間の直交制約を課した。提案した方法の時間と空間複雑性も詳細に解析した。さらに,提案した方法は,これらの[数式:原文を参照]ノルムに基づくグラフ構築法よりも計算的に効率的であることを示した。4つの顔データベース(ORL,Yale,CUM-PIEおよび拡張YaleB)に関する広範な実験により,提案した方法の有効性と効率を有望な結果で検証した。Copyright 2018 The Natural Computing Applications Forum Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ノルム ,  ベクトル ,  雑音 ,  正則化 ,  最小二乗法 ,  *直交性 ,  次元縮小 ,  有効性 ,  射影
準シソーラス用語： 顔データベース ,  複雑性 ,  直交化 ,  パラメータ選択 ,  *グラフ埋込み , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： グラフ埋込み ,  グラフ構築 ,  直交射影 ,  正則化最小二乗 ,  次元縮小

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応 ,  グラフ ,  判別 ,  埋込み ,  グラフ埋込み