論文の概要: Genetic Programming for Manifold Learning: Preserving Local Topology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09914v1
- Date: Mon, 23 Aug 2021 03:48:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-24 15:57:19.847953
- Title: Genetic Programming for Manifold Learning: Preserving Local Topology
- Title（参考訳）: 多様体学習のための遺伝的プログラミング:局所トポロジーの保存
- Authors: Andrew Lensen, Bing Xue, Mengjie Zhang
- Abstract要約: 本稿では,局所的なトポロジを保存する多様体学習に遺伝的プログラミングを用いる新しい手法を提案する。
これは,地域構造(トポロジー)が最重要課題であるタスクにおいて,大幅な性能向上が期待できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.226724669049025
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Manifold learning methods are an invaluable tool in today's world of
increasingly huge datasets. Manifold learning algorithms can discover a much
lower-dimensional representation (embedding) of a high-dimensional dataset
through non-linear transformations that preserve the most important structure
of the original data. State-of-the-art manifold learning methods directly
optimise an embedding without mapping between the original space and the
discovered embedded space. This makes interpretability - a key requirement in
exploratory data analysis - nearly impossible. Recently, genetic programming
has emerged as a very promising approach to manifold learning by evolving
functional mappings from the original space to an embedding. However, genetic
programming-based manifold learning has struggled to match the performance of
other approaches. In this work, we propose a new approach to using genetic
programming for manifold learning, which preserves local topology. This is
expected to significantly improve performance on tasks where local
neighbourhood structure (topology) is paramount. We compare our proposed
approach with various baseline manifold learning methods and find that it often
outperforms other methods, including a clear improvement over previous genetic
programming approaches. These results are particularly promising, given the
potential interpretability and reusability of the evolved mappings.
- Abstract（参考訳）: マニフォールド学習は、ますます巨大なデータセットの世界で、貴重なツールである。
多様体学習アルゴリズムは、元のデータの最も重要な構造を保存する非線形変換を通じて、高次元データセットのより低い次元表現(埋め込み)を見つけることができる。
最先端多様体学習法は、元の空間と発見された埋め込み空間をマッピングせずに直接埋め込みを最適化する。
これにより、探索的データ分析における重要な要件である解釈可能性はほぼ不可能になる。
近年、遺伝的プログラミングは、元の空間から埋め込みへの関数写像を進化させることによって、多様体学習に非常に有望なアプローチとして現れている。
しかし、遺伝的プログラミングに基づく多様体学習は、他の手法の性能と一致しない。
本研究では,局所的なトポロジを保存した多様体学習に遺伝的プログラミングを用いる新しい手法を提案する。
これは,地域構造(トポロジー)が最重要課題であるタスクにおいて,大幅な改善が期待できる。
提案手法を様々なベースライン多様体学習法と比較し,従来の遺伝的プログラミング手法よりも明らかに改善するなど,他の手法よりも優れていることを見出した。
これらの結果は、進化した写像の解釈可能性や再利用可能性を考えると、特に有望である。
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