論文の概要: Confusion-based rank similarity filters for computationally-efficient machine learning on high dimensional data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13610v1
• Date: Tue, 28 Sep 2021 10:53:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-29 21:31:24.044111
• Title: Confusion-based rank similarity filters for computationally-efficient machine learning on high dimensional data
• Title（参考訳）: 高次元データを用いた計算効率機械学習のための混乱に基づくランク類似度フィルタ
• Authors: Katharine A. Shapcott and Alex D. Bird
• Abstract要約: 我々は、ランク類似度フィルタ(RSF)と呼ばれる、計算効率の良い新しいタイプの人工知能ニューラルネットワーク(ANN)を導入する。 RSFは、多くのデータポイントと次元を持つ非線形分離可能なデータセットを変換し、分類するために使用することができる。 RST、RCC、RSPCのオープンソースコードは、人気のあるScikit-learnフレームワークを使用してPythonで書かれており、簡単にアクセスできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We introduce a novel type of computationally efficient artificial neural network (ANN) called the rank similarity filter (RSF). RSFs can be used to both transform and classify nonlinearly separable datasets with many data points and dimensions. The weights of RSF are set using the rank orders of features in a data point, or optionally the 'confusion' adjusted ranks between features (determined from their distributions in the dataset). The activation strength of a filter determines its similarity to other points in the dataset, a measure related to cosine similarity. The activation of many RSFs maps samples into a new nonlinear space suitable for linear classification (the rank similarity transform (RST)). We additionally used this method to create the nonlinear rank similarity classifier (RSC), which is a fast and accurate multiclass classifier, and the nonlinear rank similarity probabilistic classifier (RSPC), which is an extension to the multilabel case. We evaluated the classifiers on multiple datasets and RSC was competitive with existing classifiers but with superior computational efficiency. Open-source code for RST, RSC and RSPC was written in Python using the popular scikit-learn framework to make it easily accessible. In future extensions the algorithm can be applied to specialised hardware suitable for the parallelization of an ANN (GPU) and a Spiking Neural Network (neuromorphic computing) with corresponding performance gains. This makes RSF a promising solution to the problem of efficient analysis of nonlinearly separable data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ランク類似度フィルタ(RSF)と呼ばれる,計算効率の良いニューラルネットワーク(ANN)を提案する。 RSFは、多くのデータポイントと次元を持つ非線形分離可能なデータセットの変換と分類の両方に使用できる。 RSFの重みは、データポイント内の特徴のランク順、またはオプションで特徴間の「融合」調整されたランク(データセット内の分布から決定される)を使って設定される。 フィルタの活性化強度は、コサイン類似度に関連する指標であるデータセットの他の点と類似度を決定する。 多くのRCFの活性化は、サンプルを線形分類(ランク類似性変換(RST))に適した新しい非線形空間にマッピングする。 さらに,この手法を用いて,高速かつ高精度なマルチクラス分類器である非線形ランク類似度分類器 (rsc) と,マルチラベルの場合の拡張である非線形ランク類似度確率分類器 (rspc) を作成する。 複数のデータセットで分類器を評価し,rscは既存の分類器と競合するが,計算効率は優れていた。 RST、RCC、RSPCのオープンソースコードは、人気のあるScikit-learnフレームワークを使用してPythonで書かれており、簡単にアクセスできる。 今後の拡張では、アルゴリズムをann(gpu)とスパイクニューラルネットワーク(ニューロモーフィックコンピューティング)の並列化に適した特殊なハードウェアに適用することができる。 これによりrsfは、非線形分離可能なデータの効率的な解析問題への有望な解決策となる。

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