論文の概要: Conditional Manifold Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13646v1
- Date: Fri, 26 Nov 2021 18:19:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-29 15:22:13.776396
- Title: Conditional Manifold Learning
- Title(参考訳): 条件付きマニフォールド学習
- Authors: Anh Tuan Bui
- Abstract要約: 本稿では,「条件多様体学習」という問題に対処する。
補助多様体情報に基づいて高次元データを埋め込んだ低次元多様体を学習することを目的としている。
- 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: This paper addresses a problem called "conditional manifold learning", which
aims to learn a low-dimensional manifold embedding of high-dimensional data,
conditioning on auxiliary manifold information. This auxiliary manifold
information is from controllable or measurable conditions, which are ubiquitous
in many science and engineering applications. A broad class of solutions for
this problem, conditional multidimensional scaling (including a conditional
ISOMAP variant), is proposed. A conditional version of the SMACOF algorithm is
introduced to optimize the objective function of conditional multidimensional
scaling.
- Abstract(参考訳): 本稿では,高次元データを埋め込んだ低次元多様体の学習を目的とした「条件付き多様体学習」という問題に対処する。
この補助多様体情報は、多くの科学や工学の応用においてユビキタスである制御可能あるいは測定可能な条件から得られる。
この問題に対する幅広い解のクラスである条件付き多次元スケーリング(条件付きISOMAP変種を含む)を提案する。
SMACOFアルゴリズムの条件付きバージョンを導入し、条件付き多次元スケーリングの目的関数を最適化する。
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