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J-GLOBAL ID：202002269698340841   整理番号：20A2340140

局所固有次元性III:密度と類似性【JST・京大機械翻訳】

Local Intrinsic Dimensionality III: Density and Similarity

著者 (1件)： Houle Michael E. (National Institute of Informatics, Tokyo, Japan)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12440  ページ： 248-260  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
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： 人工知能,機械学習,および統計的推定とモデリングが一般的である他の領域において,分布は一般に確率密度関数(pdf)に関して表現を許すと仮定される。しかし,混合モデリングや部分空間法のような多くの状況において,質問における分布は,単一のpdfに関して常に記述できない。本論文では,従来の確率密度関数の使用を回避する方法で,局所固有次元(LID)モデルに関する密度比のモデリングのための理論的基礎を提示した。これらの定式化は,固有次元における局所変動の仮定の下でデータをモデル化するとき,より大きな柔軟性を提供し,固定次元データ表現に対する明確な依存性を必要としない。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 統計的推定 ,  データ表現 ,  人工知能 ,  柔軟性 ,  類似性 ,  定式化 ,  機械学習 ,  部分空間法 ,  *確率密度関数
準シソーラス用語： 密度比率 ,  混合モデリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  燃焼一般  (XE04010W) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 固有 ,  次元 ,  密度 ,  類似性