Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards One Model for Classical Dimensionality Reduction: A Probabilistic Perspective on UMAP and t-SNE

論文の概要: Towards One Model for Classical Dimensionality Reduction: A Probabilistic Perspective on UMAP and t-SNE

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17412v1
Date: Mon, 27 May 2024 17:57:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-28 14:04:26.428457
Title: Towards One Model for Classical Dimensionality Reduction: A Probabilistic Perspective on UMAP and t-SNE
Title（参考訳）: 古典的次元化の一モデルに向けて:UMAPとt-SNEの確率論的視点
Authors: Aditya Ravuri, Neil D. Lawrence,
Abstract要約: 本稿では,ProbDR で導入された一般化 Wishart モデルに対応する MAP 推論手法として,次元削減手法である UMAP と t-SNE を概ね再キャスト可能であることを示す。この解釈はこれらのアルゴリズムについてより深い理論的洞察を与え、類似の次元減少法を研究できるツールを導入している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.121681696358717
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper shows that the dimensionality reduction methods, UMAP and t-SNE, can be approximately recast as MAP inference methods corresponding to a generalized Wishart-based model introduced in ProbDR. This interpretation offers deeper theoretical insights into these algorithms, while introducing tools with which similar dimensionality reduction methods can be studied.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ProbDR で導入された一般化 Wishart モデルに対応する MAP 推論手法として,次元削減手法である UMAP と t-SNE を概ね再キャスト可能であることを示す。この解釈はこれらのアルゴリズムについてより深い理論的洞察を与え、類似の次元減少法を研究できるツールを導入している。

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