論文の概要: Information Mandala: Statistical Distance Matrix with Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04017v2
• Date: Mon, 22 Jun 2020 04:36:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 07:29:27.374657
• Title: Information Mandala: Statistical Distance Matrix with Clustering
• Title（参考訳）: 情報マンダラ:クラスタリングを用いた統計距離行列
• Authors: Xin Lu
• Abstract要約: 機械学習では、距離関数を最適化するために距離空間で観測特徴を測定する。 本稿では,従来の統計距離を,統計距離行列と呼ばれる行列形式に拡張する。 統計距離行列の階層的クラスタリングを用いることで、画像画素をマンダラパターンのような中心に幾何学的に配置された複数のクラスタに分割することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.175807931922537
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In machine learning, observation features are measured in a metric space to obtain their distance function for optimization. Given similar features that are statistically sufficient as a population, a statistical distance between two probability distributions can be calculated for more precise learning. Provided the observed features are multi-valued, the statistical distance function is still efficient. However, due to its scalar output, it cannot be applied to represent detailed distances between feature elements. To resolve this problem, this paper extends the traditional statistical distance to a matrix form, called a statistical distance matrix. In experiments, the proposed approach performs well in object recognition tasks and clearly and intuitively represents the dissimilarities between cat and dog images in the CIFAR dataset, even when directly calculated using the image pixels. By using the hierarchical clustering of the statistical distance matrix, the image pixels can be separated into several clusters that are geometrically arranged around a center like a Mandala pattern. The statistical distance matrix with clustering, called the Information Mandala, is beyond ordinary saliency maps and can help to understand the basic principles of the convolution neural network.
• Abstract（参考訳）: 機械学習では、観察特徴を計量空間で測定し、最適化のために距離関数を得る。 人口として統計的に十分である同様の特徴から、2つの確率分布間の統計的距離はより正確な学習のために計算できる。 観測された特徴が多値であれば、統計距離関数は依然として効率的である。 しかし、スカラー出力のため、特徴要素間の詳細な距離を表現するには適用できない。 この問題を解決するため,本論文では従来の統計距離を,統計距離行列と呼ばれる行列形式に拡張する。 実験では,画像画素を用いて直接計算した場合であっても,提案手法はオブジェクト認識タスクにおいて良好に動作し,CIFARデータセットにおける猫と犬の画像の相違を明確かつ直感的に表現する。 統計的距離行列の階層的クラスタリングを用いて、画像画素をマンダラパターンのような中心に幾何学的に配置された複数のクラスタに分割することができる。 クラスタリングを伴う統計距離行列は、インフォメーション・マンダラ(Information Mandala)と呼ばれ、通常のサリエンシ・マップを超え、畳み込みニューラルネットワークの基本原理を理解するのに役立つ。

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