テンソル列ランダム射影【JST・京大機械翻訳】

Feng Yani; Tang Kejun; He Lianxing; Zhou Pingqiang; Liao Qifeng

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210637277056 整理番号：21P0055763

テンソル列ランダム射影【JST・京大機械翻訳】

Tensor Train Random Projection

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発行年： 2020年10月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年10月20日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本研究では,対距離が約保存できる次元縮小のための新しいテンソル列ランダム投影(TTRP)法を提案した。TTRPは,1に等しいTTランクを持つテンソル列(TT)表現により系統的に構築される。テンソル列車フォーマットに基づいて,この新しいランダム投影法は,高次元データセットのための次元縮小手順をスピードアップすることができ,既存の方法と比較して,精度の僅かな損失でより少ないストレージコストを必要とする。TTRPのバイアスと分散の理論解析を提供し,このアプローチが有界分散による期待した等尺性投影であり,Rademacher分布が対応するTTコアを生成する最適選択であることを示した。合成データセットとMNISTデータセットによる詳細な数値実験を行い,TTRPの効率を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 図形・画像処理一般

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