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J-GLOBAL ID：202002229754068591   整理番号：20A2276161

MOSES:線形次元縮小のためのストリーミングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

MOSES: A Streaming Algorithm for Linear Dimensionality Reduction

著者 (3件)： Eftekhari Armin (Institute of Electrical Engineering, E ́cole Polytechnique Fe ́de ́rale de Lausanne, Lausanne, Switzerland) ,  Hauser Raphael A. (Mathematical Institute, University of Oxford, Oxford, United Kingdom) ,  Grammenos Andreas (Department of Computer Science, University of Cambridge, Cambridge, United Kingdom)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 42  号： 11  ページ： 2901-2911  発行年： 2020年 
JST資料番号： B0519B  ISSN： 0162-8828  CODEN： ITPIDJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,ストリーミングデータの主成分を推定し,その次元を低減するためのメモリ制限オンライン部分空間推定スキーム(MOSES)を導入した。より具体的には,センサネットワークのような様々なアプリケーションにおいて,データベクトルは,利用可能な保存と処理時間が限られたユーザに順次提示される。このような問題に適用すると,MOSESはこれまで到達したデータの主要主成分の走行推定を提供し,その次元も低減する。MOSESは,単にベクトルではなく,データの薄いブロックを処理するために,ポピュラーな増分Singular Vale分解(iSVD)を一般化する。このマイナーな一般化は,包括的統計解析でMOSESを補完することを可能にし,従って,この方法の経験的成功にもかかわらず欠けているiSVDの最初の理論的根拠変異体を提供した。この一般化はまた,基礎となる非凸最適化プログラムのための近似ソルバとしてMOSESを具体的に解釈することを可能にする。MOSESは,合成および実世界データセットの両者を用いた数値実験における最先端技術を一貫して凌駕し,一方,計算的に安価であることを見出した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  ベクトル ,  加工時間 ,  近似法 ,  マイナ ,  応用プログラム ,  線形性 ,  *次元縮小 ,  センサネットワーク ,  走行
準シソーラス用語： ソルバ ,  部分空間 ,  数値実験 ,  オンライン ,  非凸最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 線形 ,  次元縮小 ,  ストリーミングアルゴリズム