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J-GLOBAL ID：202202252241082131   整理番号：22A1019052

T-コピュラとWasserstein距離に基づく確率的近傍埋込み【JST・京大機械翻訳】

T-copula and Wasserstein distance-based stochastic neighbor embedding

著者 (6件)： Huang Yanyong (School of Statistics, Southwestern University of Finance and Economics, Chengdu 611130, China) ,  Guo Kejun (School of Statistics, Southwestern University of Finance and Economics, Chengdu 611130, China) ,  Yi Xiuwen (JD Intelligent Cities Research and JD Intelligent Cities Business Unit, Beijing, 100176, China) ,  Yu Jing (School of Statistics, Southwestern University of Finance and Economics, Chengdu 611130, China) ,  Shen Zongxin (School of Statistics, Southwestern University of Finance and Economics, Chengdu 611130, China) ,  Li Tianrui (School of Computing and Artificial Intelligence, Southwest Jiaotong University, Chengdu 611756, China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 243  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 次元縮小の目的は,データ品質を保存することによって高次元データの忠実な低次元表現を得ることである。高次元データをよりよく可視化し,分類またはクラスタリング性能を向上することは有益である。確率的隣接埋込みのフレームワークに基づく多くの次元縮小法が開発された。しかし,それらの大部分はユークリッド距離を用いて,高次元空間におけるデータ点の非類似性を記述し,非線形多様体構造による高次元データに適していない。さらに,それらは通常,低次元空間における埋込み分布として正規分布のファミリーを使用する。これは,それらが球面データを扱うのに適当である。これらの問題に対処するために,著者らは,確率的近傍埋込みモデルにWasserstein距離とt-copula関数を統合することによって,新規次元縮小法を提示した。最初に,高次元空間におけるペアワイズ類似性を記述するために,Wasserstein距離を備えたGauss分布を採用した。次に,t-copula関数を用いて,低次元ペアワイズ類似性の記述のための一般的重尾分布を生成し,そしてそれは,異なる形状のデータを処理することができ,そして,混雑問題を避けることができた。さらに,Kullback-Leibler発散を用いて,高次元と低次元の類似性の差を測定した。最後に,適応モーメント推定による勾配降下アルゴリズムを開発し,提案した目的関数を解いた。次元縮小品質,分類およびクラスタリング評価尺度に関して,提案した方法の有効性を実証するために,8つの実世界データ集合上で広範な実験を行った。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. 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 ,  多様体 ,  正規分布 ,  距離 ,  可視化 ,  クラスタ化 ,  目的関数 ,  高次元 ,  モーメント ,  *次元縮小
準シソーラス用語： データ品質 ,  Euclid距離 ,  評価尺度 ,  低次元 ,  高次元データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 次元縮小 ,  確率的近傍埋め込み ,  Copula機能 ,  Wasserstein距離

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： コピュラ ,  Wasserstein距離 ,  確率 ,  近傍 ,  埋込み