Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Wiener process perspective on local intrinsic dimension estimation methods

論文の概要: A Wiener process perspective on local intrinsic dimension estimation methods

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17125v1
Date: Mon, 24 Jun 2024 20:27:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-26 18:21:22.722728
Title: A Wiener process perspective on local intrinsic dimension estimation methods
Title（参考訳）: 局所固有次元推定法におけるウィナー過程の視点
Authors: Piotr Tempczyk, Łukasz Garncarek, Dominik Filipiak, Adam Kurpisz,
Abstract要約: 近年,深層ニューラルネットワークと生成モデリングの進歩により,局所内在性(LID)推定法が注目されている。本稿では、Wiener プロセスの観点から、最近の最先端パラメトリック LID 推定手法について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6988007266875604
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Local intrinsic dimension (LID) estimation methods have received a lot of attention in recent years thanks to the progress in deep neural networks and generative modeling. In opposition to old non-parametric methods, new methods use generative models to approximate diffused dataset density and scale the methods to high-dimensional datasets like images. In this paper, we investigate the recent state-of-the-art parametric LID estimation methods from the perspective of the Wiener process. We explore how these methods behave when their assumptions are not met. We give an extended mathematical description of those methods and their error as a function of the probability density of the data.
Abstract（参考訳）: 近年,深層ニューラルネットワークの進展と生成モデルにより,局所固有次元(LID)推定法が注目されている。従来の非パラメトリック手法とは対照的に、新しい手法では生成モデルを用いて拡散データセット密度を近似し、画像のような高次元データセットに拡張する。本稿では、Wiener プロセスの観点から、最近の最先端パラメトリック LID 推定手法について検討する。仮定が満たされていない場合、これらのメソッドがどのように振る舞うかを考察する。それらの手法の数学的記述とそれらの誤差を,データの確率密度関数として拡張した数学的記述を与える。

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