Fugu-MT 論文翻訳(概要): MESS: Manifold Embedding Motivated Super Sampling

論文の概要: MESS: Manifold Embedding Motivated Super Sampling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06566v1
Date: Wed, 14 Jul 2021 09:07:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-15 14:28:48.068733
Title: MESS: Manifold Embedding Motivated Super Sampling
Title（参考訳）: mess: マニホールド埋め込みによる超サンプリング
Authors: Erik Thordsen and Erich Schubert
Abstract要約: 本研究では,データ内の観測可能な多様体の下の近似埋め込み関数に忠実な仮想データポイントを生成するフレームワークを提案する。データセットの本質的な次元性を高めるために、要求されるデータ密度は、非常に大きなデータセットの必要性をもたらす。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Many approaches in the field of machine learning and data analysis rely on the assumption that the observed data lies on lower-dimensional manifolds. This assumption has been verified empirically for many real data sets. To make use of this manifold assumption one generally requires the manifold to be locally sampled to a certain density such that features of the manifold can be observed. However, for increasing intrinsic dimensionality of a data set the required data density introduces the need for very large data sets, resulting in one of the many faces of the curse of dimensionality. To combat the increased requirement for local data density we propose a framework to generate virtual data points that faithful to an approximate embedding function underlying the manifold observable in the data.
Abstract（参考訳）: 機械学習とデータ分析の分野における多くのアプローチは、観測されたデータが低次元多様体上にあるという仮定に依存している。この仮定は多くの実際のデータセットで実証的に検証されている。この多様体の仮定を利用するには、一般に多様体の特徴を観察できるような特定の密度に局所的に標本化する必要がある。しかし、データセットの固有の次元性を高めるために、必要なデータ密度は、非常に大きなデータセットの必要性をもたらし、結果として、次元の呪いの多くの面の1つとなる。局所データ密度の増大に対応するために,データ内の可観測多様体の基礎となる近似埋め込み関数に忠実な仮想データポイントを生成する枠組みを提案する。

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