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J-GLOBAL ID：202002221651471070   整理番号：20A1330972

カーネル法によるintrinsic距離の推定を用いた多様体学習

Manifold learning with intrinsic distance using kernel method

著者 (3件)： 小島克彦 (大阪大) ,  楠木祥文 (大阪大) ,  巽啓司 (大阪大)
資料名： システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集(CD-ROM)  (Proceedings of the Annual Conference of the Institute of Systems, Control and Information Engineers (CD-ROM))
巻： 64th  ページ： ROMBUNNO.GS07-1  発行年： 2020年 
JST資料番号： X0014B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 高次元測定を介して本質的に潜在低次元システムによって生成される,高次元空間に埋め込まれた多様体をしばしば観測している。プッシュ-フォワード計量テンソルを用いて,観察されたデータからintrinsicおよびアイソメトリックデータ表現を再構成でき,それは基本的な潜在intirnsic幾何学を尊重している。ここでは,計量テンソルを推定するために,潜在低次元システムにおけるGauss混合モデルからサンプルを取り上げる。しかし,十分な量のサンプルがないならば,推定は失敗する。推定のための解決策は人工ニューラルネットワークであるが,時間がかかる。従って,実装が容易であるカーネルベースの方法は,不十分な環境の下で軽量テンソルを推定する能力を有している。提案した方法の性能を数値実験で評価する。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *テンソル ,  パターン認識 ,  数学モデル ,  *学習 ,  正規分布 ,  最小化問題 ,  主成分分析 ,  標本抽出 ,  距離 ,  推定 ,  数学的変換 ,  多様体 ,  集合 ,  誤差
準シソーラス用語： *計量テンソル ,  Kernel法 ,  線形モデル ,  *多様体学習 ,  距離推定 ,  非線形変換 ,  データ集合 ,  推定誤差

分類 (1件)： システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： カーネル法 ,  推定 ,  多様体学習