論文の概要: Bioinspired random projections for robust, sparse classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09222v1
• Date: Sat, 18 Jun 2022 15:24:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-26 04:24:23.158094
• Title: Bioinspired random projections for robust, sparse classification
• Title（参考訳）: 生物インスパイアされたランダム射影によるロバスト・スパース分類
• Authors: Bryn Davies and Nina Dekoninck Bruhin
• Abstract要約: 生物センシングシステムにおけるランダム・プロジェクションの利用に着想を得て,分類問題におけるデータ処理のための新しいアルゴリズムを提案する。 これはヒトの脳とショウジョウバエの嗅覚系の観察に基づいており、小さなエントリを切り離すためにキャップ操作を適用する前に、データを非常に大きな次元の空間にランダムに投影する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inspired by the use of random projections in biological sensing systems, we present a new algorithm for processing data in classification problems. This is based on observations of the human brain and the fruit fly's olfactory system and involves randomly projecting data into a space of greatly increased dimension before applying a cap operation to truncate the smaller entries. This leads to an algorithm that achieves a sparse representation with minimal loss in classification accuracy and is also more robust in the sense that classification accuracy is improved when noise is added to the data. This is demonstrated with numerical experiments, which supplement theoretical results demonstrating that the resulting signal transform is continuous and invertible, in an appropriate sense.
• Abstract（参考訳）: 生物センシングシステムにおけるランダムプロジェクションの利用に着想を得て,分類問題におけるデータ処理のための新しいアルゴリズムを提案する。 これはヒトの脳とショウジョウバエの嗅覚系の観察に基づいており、小さなエントリを切り離すためにキャップ操作を適用する前に、データを非常に大きな次元の空間にランダムに投影する。 これにより、分類精度が最小限に低下したスパース表現を達成でき、また、データにノイズを加えると分類精度が向上するという意味でも、より堅牢である。 これは、結果の信号変換が連続的かつ可逆であることを示す理論的結果を適切な意味で補足する数値実験で示される。

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