論文の概要: An online algorithm for contrastive Principal Component Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07723v1
• Date: Mon, 14 Nov 2022 19:48:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 12:56:22.532255
• Title: An online algorithm for contrastive Principal Component Analysis
• Title（参考訳）: コントラスト主成分分析のためのオンラインアルゴリズム
• Authors: Siavash Golkar, David Lipshutz, Tiberiu Tesileanu, Dmitri B. Chklovskii
• Abstract要約: 我々は、cPCA*のオンラインアルゴリズムを導き、局所的な学習規則でニューラルネットワークにマップできることを示し、エネルギー効率の良いニューロモルフィックハードウェアで実装できる可能性がある。 実際のデータセット上でのオンラインアルゴリズムの性能を評価し、元の定式化との相違点と類似点を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.090031210111919
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Finding informative low-dimensional representations that can be computed efficiently in large datasets is an important problem in data analysis. Recently, contrastive Principal Component Analysis (cPCA) was proposed as a more informative generalization of PCA that takes advantage of contrastive learning. However, the performance of cPCA is sensitive to hyper-parameter choice and there is currently no online algorithm for implementing cPCA. Here, we introduce a modified cPCA method, which we denote cPCA*, that is more interpretable and less sensitive to the choice of hyper-parameter. We derive an online algorithm for cPCA* and show that it maps onto a neural network with local learning rules, so it can potentially be implemented in energy efficient neuromorphic hardware. We evaluate the performance of our online algorithm on real datasets and highlight the differences and similarities with the original formulation.
• Abstract（参考訳）: 大規模データセットで効率的に計算できる情報的低次元表現を見つけることは、データ解析において重要な問題である。 近年, コントラッシブ・プリンシパル・コンポーネント分析 (cPCA) は, コントラッシブ・ラーニングを生かしたPCAのより情報的な一般化として提案されている。 しかし、cPCAの性能はハイパーパラメータの選択に敏感であり、cPCAを実装するためのオンラインアルゴリズムはない。 本稿では,cPCA* を改良した cPCA 法を提案する。 我々は、cPCA*のオンラインアルゴリズムを導き、局所的な学習規則でニューラルネットワークにマップできることを示し、エネルギー効率の良いニューロモルフィックハードウェアで実装できる可能性がある。 実際のデータセット上でのオンラインアルゴリズムの性能を評価し,元の定式化との相違点と類似点を強調する。

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