Fugu-MT 論文翻訳(概要): Experimental Results regarding multiple Machine Learning via Quaternions

論文の概要: Experimental Results regarding multiple Machine Learning via Quaternions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01946v1
Date: Thu, 3 Aug 2023 08:14:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-07 15:03:28.667085
Title: Experimental Results regarding multiple Machine Learning via Quaternions
Title（参考訳）: 四元数による複数機械学習の実験結果
Authors: Tianlei Zhu, Renzhe Zhu
Abstract要約: 本稿では,複数の機械学習アルゴリズムにおける四元数の適用に関する実験的検討を行う。四元数と複数の機械学習アルゴリズムに基づいて、予測タスクの精度が向上し、性能が大幅に向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2183405753834562
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper presents an experimental study on the application of quaternions in several machine learning algorithms. Quaternion is a mathematical representation of rotation in three-dimensional space, which can be used to represent complex data transformations. In this study, we explore the use of quaternions to represent and classify rotation data, using randomly generated quaternion data and corresponding labels, converting quaternions to rotation matrices, and using them as input features. Based on quaternions and multiple machine learning algorithms, it has shown higher accuracy and significantly improved performance in prediction tasks. Overall, this study provides an empirical basis for exploiting quaternions for machine learning tasks.
Abstract（参考訳）: 本稿では,複数の機械学習アルゴリズムにおける四元数の適用に関する実験的検討を行う。四元数は三次元空間における回転の数学的表現であり、複雑なデータ変換を表現するのに使うことができる。本研究では,四元数データの表現と分類,ランダムに生成された四元数データと対応するラベルを用いて四元数を回転行列に変換し,それらを入力特徴として用いる。四元数と複数の機械学習アルゴリズムに基づいて、高い精度と予測タスクの性能が大幅に向上した。本研究は,機械学習タスクの四元数を利用した経験的基礎を提供する。

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