論文の概要: NCVis: Noise Contrastive Approach for Scalable Visualization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.11411v1
• Date: Thu, 30 Jan 2020 15:43:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-05 11:45:27.147144
• Title: NCVis: Noise Contrastive Approach for Scalable Visualization
• Title（参考訳）: NCVis:スケーラブルな可視化のためのノイズコントラストアプローチ
• Authors: Aleksandr Artemenkov and Maxim Panov
• Abstract要約: NCVisはノイズコントラスト推定の音響統計的基礎の上に構築された高性能次元減少法である。 NCVisは,他の手法の表現品質を保ちながら,速度の観点から最先端技術よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.44177623781043
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern methods for data visualization via dimensionality reduction, such as t-SNE, usually have performance issues that prohibit their application to large amounts of high-dimensional data. In this work, we propose NCVis -- a high-performance dimensionality reduction method built on a sound statistical basis of noise contrastive estimation. We show that NCVis outperforms state-of-the-art techniques in terms of speed while preserving the representation quality of other methods. In particular, the proposed approach successfully proceeds a large dataset of more than 1 million news headlines in several minutes and presents the underlying structure in a human-readable way. Moreover, it provides results consistent with classical methods like t-SNE on more straightforward datasets like images of hand-written digits. We believe that the broader usage of such software can significantly simplify the large-scale data analysis and lower the entry barrier to this area.
• Abstract（参考訳）: t-SNEのような次元還元によるデータ可視化の現代的な手法は、通常、大量の高次元データへの適用を禁じる性能上の問題がある。 本研究では,ノイズコントラッシブ推定の音響統計に基づく高性能次元低減手法であるNCVisを提案する。 NCVisは,他の手法の表現品質を保ちながら,速度の観点から最先端技術よりも優れていることを示す。 特に、提案したアプローチは、数分で100万以上のニュースの見出しの大規模なデータセットを前進させ、その基盤となる構造を可読性のある方法で提示する。 さらに、手書き桁の画像のようなより単純なデータセット上で、t-SNEのような古典的なメソッドと一致した結果を提供する。 このようなソフトウェアの利用は、大規模なデータ分析を大幅に単純化し、この分野への参入障壁を低くすることができると信じている。

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