論文の概要: Sparse Modelling for Feature Learning in High Dimensional Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19361v1
• Date: Sat, 28 Sep 2024 14:17:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 23:48:39.617332
• Title: Sparse Modelling for Feature Learning in High Dimensional Data
• Title（参考訳）: 高次元データにおける特徴学習のためのスパースモデリング
• Authors: Harish Neelam, Koushik Sai Veerella, Souradip Biswas,
• Abstract要約: 本稿では,高次元データセットにおける次元削減と特徴抽出に対する革新的なアプローチを提案する。 提案フレームワークはスパースモデリング技術を包括的パイプラインに統合し,効率的かつ解釈可能な特徴選択を実現する。 我々は、特に木材表面欠陥検出の文脈において、機械学習におけるスパースモデリングの理解と応用を進めることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents an innovative approach to dimensionality reduction and feature extraction in high-dimensional datasets, with a specific application focus on wood surface defect detection. The proposed framework integrates sparse modeling techniques, particularly Lasso and proximal gradient methods, into a comprehensive pipeline for efficient and interpretable feature selection. Leveraging pre-trained models such as VGG19 and incorporating anomaly detection methods like Isolation Forest and Local Outlier Factor, our methodology addresses the challenge of extracting meaningful features from complex datasets. Evaluation metrics such as accuracy and F1 score, alongside visualizations, are employed to assess the performance of the sparse modeling techniques. Through this work, we aim to advance the understanding and application of sparse modeling in machine learning, particularly in the context of wood surface defect detection.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,木質表面欠陥検出に焦点をあて,高次元データセットにおける次元減少と特徴抽出に対する革新的なアプローチを提案する。 提案フレームワークはスパースモデリング技術,特にラッソ法と近位勾配法を,効率的かつ解釈可能な特徴選択のための包括的パイプラインに統合する。 VGG19のような事前訓練されたモデルを活用し、分離森林や局所外部因子といった異常検出手法を取り入れることで、複雑なデータセットから有意義な特徴を抽出するという課題に対処する。 スパースモデリング手法の性能を評価するために、精度やF1スコアなどの評価指標を可視化とともに採用する。 本研究は,特に木材表面欠陥検出の文脈において,機械学習におけるスパースモデリングの理解と応用を促進することを目的としている。

関連論文リスト

• AssemAI: Interpretable Image-Based Anomaly Detection for Manufacturing Pipelines [0.0]
  製造パイプラインにおける異常検出は、産業環境の複雑さと変動性によって強化され、依然として重要な課題である。 本稿では,スマート製造パイプラインに適した解釈可能な画像ベース異常検出システムAssemAIを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-05T01:50:09Z)
• Innovative Horizons in Aerial Imagery: LSKNet Meets DiffusionDet for Advanced Object Detection [55.2480439325792]
  本稿では,LSKNetのバックボーンをDiffusionDetヘッドに統合したオブジェクト検出モデルの詳細な評価を行う。 提案手法は平均精度(MAP)を約45.7%向上させる。 この進歩は、提案された修正の有効性を強調し、航空画像解析の新しいベンチマークを設定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-21T19:49:13Z)
• Unsupervised Anomaly Detection via Nonlinear Manifold Learning [0.0]
  異常は、残りのデータから著しく逸脱するサンプルであり、その検出は機械学習モデルを構築する上で大きな役割を果たす。 非線形多様体学習に基づく頑健で効率的かつ解釈可能な手法を導入し,教師なし設定における異常を検出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-15T18:48:10Z)
• Minimizing the Accumulated Trajectory Error to Improve Dataset Distillation [151.70234052015948]
  本稿では,フラットな軌道を求める最適化アルゴリズムを提案する。 合成データに基づいてトレーニングされた重みは、平坦な軌道への正規化を伴う累積誤差摂動に対して頑健であることを示す。 本手法はFTD (Flat Trajectory Distillation) と呼ばれ, 勾配整合法の性能を最大4.7%向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-20T15:49:11Z)
• Information-Theoretic Odometry Learning [83.36195426897768]
  生体計測推定を目的とした学習動機付け手法のための統合情報理論フレームワークを提案する。 提案フレームワークは情報理論言語の性能評価と理解のためのエレガントなツールを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-11T02:37:35Z)
• Object-centric and memory-guided normality reconstruction for video anomaly detection [56.64792194894702]
  本稿では,ビデオ監視における異常検出問題に対処する。 異常事象の固有な規則性と不均一性のため、問題は正規性モデリング戦略と見なされる。 我々のモデルは、トレーニング中に異常なサンプルを見ることなく、オブジェクト中心の正規パターンを学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-07T19:28:39Z)
• Graph Embedding via High Dimensional Model Representation for Hyperspectral Images [9.228929858529678]
  リモートセンシング画像の多様体構造を学習することは、モデリングおよび理解プロセスにおける最重要事項である。 ハイパスペクトル画像解析(HSI)に対処するためのマナーラーニング手法は優れた性能を示した。 この問題に対処する一般的な仮定は、高次元の入力空間と(典型的には低い)潜在空間の間の変換が線型であるということである。 提案手法は,その線形学習法とともに多様体学習法と比較し,代表的ハイパースペクトル画像の分類精度の観点から有望な性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-29T16:42:15Z)
• Anomaly Detection on Attributed Networks via Contrastive Self-Supervised Learning [50.24174211654775]
  本論文では,アトリビュートネットワーク上の異常検出のためのコントラスト型自己監視学習フレームワークを提案する。 このフレームワークは、新しいタイプのコントラストインスタンスペアをサンプリングすることで、ネットワークデータからのローカル情報を完全に活用します。 高次元特性と局所構造から情報埋め込みを学習するグラフニューラルネットワークに基づくコントラスト学習モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-27T03:17:20Z)
• Progressive Self-Guided Loss for Salient Object Detection [102.35488902433896]
  画像中の深層学習に基づくサラエント物体検出を容易にするプログレッシブ自己誘導損失関数を提案する。 我々のフレームワークは適応的に集約されたマルチスケール機能を利用して、健全な物体の探索と検出を効果的に行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-07T07:33:38Z)
• Out-Of-Bag Anomaly Detection [0.9449650062296822]
  データ異常は、実世界のデータセットでユビキタスであり、機械学習(ML)システムに悪影響を及ぼす可能性がある。 本稿では,新しいモデルに基づく異常検出手法を提案し,その手法をアウト・オブ・バグ検出と呼ぶ。 本手法は,家庭評価のケーススタディを通じて,データ前処理のステップとして,MLシステムの精度と信頼性を向上させることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-20T06:01:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。