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J-GLOBAL ID：202002224666240477   整理番号：20A1171040

高次元縮小のための一般行列指数判別分析法について【JST・京大機械翻訳】

On general matrix exponential discriminant analysis methods for high dimensionality reduction

著者 (3件)： Shi Wenya (School of Mathematics, China University of Mining and Technology, Xuzhou, Jiangsu, People’s Republic of China) ,  Luo Youwei (School of Mathematics, China University of Mining and Technology, Xuzhou, Jiangsu, People’s Republic of China) ,  Wu Gang (School of Mathematics, China University of Mining and Technology, Xuzhou, Jiangsu, People’s Republic of China)
資料名： Calcolo  (Calcolo)
巻： 57  号： 2  ページ： 18  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4131A  ISSN： 0008-0624  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： 最近,いくつかの行列指数に基づく判別分析法が,高次元縮小のために提案された。それらは,しばしば対応する判別分析法よりも多くの判別力を有することが示されている。しかし,このタイプの方法でボトルネックを構成するいくつかの大規模行列指数固有値問題を解く必要がある。本論文の主な貢献は2つである:最初に,著者らは一般的マトリックス指数ベース判別分析法に関する高速実装のフレームワークを提案した。キーは,大規模行列計算問題を非常に小さいものに等価に変換することである。一方,Wangら(IEEE Trans Image Process23:920-930,2014)では,指数関数モデルが元のものより信頼性が高く,摂動に対する感度を抑制することを示した。しかしながら,解釈は発見的であり,著者らの知る限りでは,マトリックス判別分析法の信頼性と安定性のための理論的正当化はない。このギャップを埋めるために,著者らの研究の第2の貢献は,理論的観点から高速指数判別分析法のための安定性解析を提供することである。数値実験により,提案したアルゴリズムの数値的挙動を示し,このアルゴリズムが高次元縮小のための多くの最先端アルゴリズムよりも安定であることを実証した。Copyright Istituto di Informatica e Telematica (IIT) 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  信頼性 ,  固有値問題 ,  安定性解析 ,  指数関数 ,  *判別分析 ,  摂動 ,  *次元縮小
準シソーラス用語： 数値実験 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 次元縮小 ,  小サンプルサイズ問題 ,  行列指数 ,  大規模固有値問題 ,  安定性解析

分類 (4件)： 数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 次元縮小 ,  行列 ,  指数 ,  判別分析