論文の概要: Deep Recursive Embedding for High-Dimensional Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05171v1
• Date: Mon, 12 Apr 2021 03:04:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-13 14:09:25.851796
• Title: Deep Recursive Embedding for High-Dimensional Data
• Title（参考訳）: 高次元データのための深部再帰埋め込み
• Authors: Zixia Zhou, Yuanyuan Wang, Boudewijn P.F. Lelieveldt, Qian Tao
• Abstract要約: 深層ニューラルネットワーク(DNN)と,高次元データ埋め込みのための数学的基盤埋め込み規則を組み合わせることを提案する。 本実験は,高次元データ埋め込みにおけるDRE(Deep Recursive Embedding)の優れた性能を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.499461691493526
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) is a well-established visualization method for complex high-dimensional data. However, the original t-SNE method is nonparametric, stochastic, and often cannot well prevserve the global structure of data as it emphasizes local neighborhood. With t-SNE as a reference, we propose to combine the deep neural network (DNN) with the mathematical-grounded embedding rules for high-dimensional data embedding. We first introduce a deep embedding network (DEN) framework, which can learn a parametric mapping from high-dimensional space to low-dimensional embedding. DEN has a flexible architecture that can accommodate different input data (vector, image, or tensor) and loss functions. To improve the embedding performance, a recursive training strategy is proposed to make use of the latent representations extracted by DEN. Finally, we propose a two-stage loss function combining the advantages of two popular embedding methods, namely, t-SNE and uniform manifold approximation and projection (UMAP), for optimal visualization effect. We name the proposed method Deep Recursive Embedding (DRE), which optimizes DEN with a recursive training strategy and two-stage losse. Our experiments demonstrated the excellent performance of the proposed DRE method on high-dimensional data embedding, across a variety of public databases. Remarkably, our comparative results suggested that our proposed DRE could lead to improved global structure preservation.
• Abstract（参考訳）: t-distributed stochastic neighbor embedded (t-sne) は複雑な高次元データに対するよく確立された可視化手法である。 しかし、元の t-SNE 法は非パラメトリックで確率的であり、しばしば局所的な近傍を強調するため、データのグローバルな構造を十分に保存することができない。 t-sneを基準として,深層ニューラルネットワーク(dnn)を高次元データ埋め込みのための数学的根拠埋め込みルールと組み合わせることを提案する。 まず,高次元空間から低次元埋め込みへのパラメトリックマッピングを学習できる深層埋め込みネットワーク(den)フレームワークについて紹介する。 DENは柔軟なアーキテクチャを持ち、異なる入力データ(ベクトル、画像、テンソル)と損失関数に対応できる。 組込み性能を向上させるために,denで抽出した潜在表現を利用した再帰的学習戦略を提案する。 最後に,2つの一般的な埋め込み手法,すなわち t-SNE と一様多様体近似および投影(UMAP)の利点を組み合わせた2段階の損失関数を提案する。 本稿では,再帰的トレーニング戦略と2段階の損失でDENを最適化するDeep Recursive Embedding (DRE) を提案する。 本実験は,多種多様な公開データベースにまたがる高次元データ埋め込みにおけるDRE手法の優れた性能を実証した。 以上の結果から,提案したDREがグローバルな構造保存の改善につながる可能性が示唆された。

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