Fugu-MT 論文翻訳(概要): Principal Component Classification

論文の概要: Principal Component Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12746v2
Date: Wed, 26 Oct 2022 17:23:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-27 13:02:52.487316
Title: Principal Component Classification
Title（参考訳）: 主成分分類
Authors: Rozenn Dahyot
Abstract要約: そこで本研究では,PCAを用いてクラススコアを符号化した学習特徴を用いた分類推定手法を提案する。その結果,教師あり学習に適したエンコーダ・デコーダ構造が得られた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8790548120668573
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We propose to directly compute classification estimates by learning features encoded with their class scores using PCA. Our resulting model has a encoder-decoder structure suitable for supervised learning, it is computationally efficient and performs well for classification on several datasets.
Abstract（参考訳）: そこで本研究では,PCAを用いてクラススコアを符号化した学習機能を用いて,分類推定を直接計算する。その結果得られたモデルは,教師付き学習に適したエンコーダ・デコーダ構造を有し,計算効率が高く,複数のデータセットの分類に適している。

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