論文の概要: Manifold-aligned Neighbor Embedding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11257v1
- Date: Thu, 19 May 2022 23:56:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-06 01:39:51.348250
- Title: Manifold-aligned Neighbor Embedding
- Title(参考訳): Manifold-aligned Neighbor Embedding
- Authors: Mohammad Tariqul Islam, Jason W. Fleischer
- Abstract要約: 多様体アライメントのための隣接埋め込みフレームワークを提案する。
我々のアルゴリズムは、データセット全体の埋め込みに視覚的に競合する整列多様体を学習できることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.8529475140229263
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we introduce a neighbor embedding framework for manifold
alignment. We demonstrate the efficacy of the framework using a
manifold-aligned version of the uniform manifold approximation and projection
algorithm. We show that our algorithm can learn an aligned manifold that is
visually competitive to embedding of the whole dataset.
- Abstract(参考訳): 本稿では,多様体アライメントのための隣接埋め込みフレームワークを提案する。
本研究では,一様多様体近似および投影アルゴリズムの多様体整列版を用いたフレームワークの有効性を示す。
我々のアルゴリズムは、データセット全体の埋め込みに視覚的に競合する整列多様体を学習できることを示す。
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