Fugu-MT 論文翻訳(概要): Landmark Alternating Diffusion

論文の概要: Landmark Alternating Diffusion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19649v1
Date: Mon, 29 Apr 2024 04:53:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-01 13:46:04.913280
Title: Landmark Alternating Diffusion
Title（参考訳）: Landmark Alternating Diffusion
Authors: Sing-Yuan Yeh, Hau-Tieng Wu, Ronen Talmon, Mao-Pei Tsui,
Abstract要約: Alternating Diffusion (AD) は拡散に基づくセンサ融合アルゴリズムである。我々はランドマークAD(Landmark AD, LAD)と呼ばれるADの変種を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.8770972013369
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Alternating Diffusion (AD) is a commonly applied diffusion-based sensor fusion algorithm. While it has been successfully applied to various problems, its computational burden remains a limitation. Inspired by the landmark diffusion idea considered in the Robust and Scalable Embedding via Landmark Diffusion (ROSELAND), we propose a variation of AD, called Landmark AD (LAD), which captures the essence of AD while offering superior computational efficiency. We provide a series of theoretical analyses of LAD under the manifold setup and apply it to the automatic sleep stage annotation problem with two electroencephalogram channels to demonstrate its application.
Abstract（参考訳）: Alternating Diffusion (AD) は拡散に基づくセンサ融合アルゴリズムである。様々な問題に適用できたが、計算上の負担は依然として限界である。ランドマーク拡散(ROSELAND)によるロバストおよびスケーラブル埋め込み(ROSELAND)におけるランドマーク拡散の概念に着想を得て,ランドマークAD(Landmark AD, LAD)と呼ばれるADの変種を提案する。本稿では,2つの脳波チャンネルを用いた自動睡眠ステージアノテーション問題に適用し,その応用例を示す。

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