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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