Fugu-MT 論文翻訳(概要): Pre-Sorted Tsetlin Machine (The Genetic K-Medoid Method)

論文の概要: Pre-Sorted Tsetlin Machine (The Genetic K-Medoid Method)

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09680v1
Date: Wed, 7 Feb 2024 15:30:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-25 08:06:28.771477
Title: Pre-Sorted Tsetlin Machine (The Genetic K-Medoid Method)
Title（参考訳）: トセリン前処理装置(遺伝性K-メドイド法)
Authors: Jordan Morris,
Abstract要約: 本稿では,Tsetlin Machines を用いた従来の教師あり学習のための機械学習・プリソート・ステージを提案する。 MNISTレベルの分類問題では、精度が最大10%向上する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: This paper proposes a machine learning pre-sort stage to traditional supervised learning using Tsetlin Machines. Initially, N data-points are identified from the dataset using an expedited genetic algorithm to solve the maximum dispersion problem. These are then used as the initial placement to run the K-Medoid clustering algorithm. Finally, an expedited genetic algorithm is used to align N independent Tsetlin Machines by maximising hamming distance. For MNIST level classification problems, results demonstrate up to 10% improvement in accuracy, approx. 383X reduction in training time and approx. 86X reduction in inference time.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Tsetlin Machines を用いた従来の教師あり学習のための機械学習・プリソート・ステージを提案する。当初は、最大分散問題を解くために、高速な遺伝的アルゴリズムを用いてデータセットからN個のデータポイントを識別する。これらをK-Medoidクラスタリングアルゴリズムを実行する初期配置として使用する。最後に、ハミング距離を最大化することにより、N個の独立したTsetlin Machinesを調整するために、高速な遺伝的アルゴリズムが使用される。 MNISTレベルの分類問題では, 精度が最大10%向上し, 近似が得られた。 383倍に短縮した。 86倍の減少率を示した。

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