論文の概要: G-NeuroDAVIS: A Neural Network model for generalized embedding, data visualization and sample generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14223v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 07:14:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:24:49.012971
• Title: G-NeuroDAVIS: A Neural Network model for generalized embedding, data visualization and sample generation
• Title（参考訳）: G-NeuroDAVIS:汎用埋め込み,データ可視化,サンプル生成のためのニューラルネットワークモデル
• Authors: Chayan Maitra, Rajat K. De,
• Abstract要約: G-NeuroDAVISと呼ばれる新しい生成モデルは、一般化された埋め込みを通して高次元データを視覚化することができる。 G-NeuroDAVISは教師なしと教師なしの両方の設定で訓練できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Visualizing high-dimensional datasets through a generalized embedding has been a challenge for a long time. Several methods have shown up for the same, but still, they have not been able to generate a generalized embedding, which not only can reveal the hidden patterns present in the data but also generate realistic high-dimensional samples from it. Motivated by this aspect, in this study, a novel generative model, called G-NeuroDAVIS, has been developed, which is capable of visualizing high-dimensional data through a generalized embedding, and thereby generating new samples. The model leverages advanced generative techniques to produce high-quality embedding that captures the underlying structure of the data more effectively than existing methods. G-NeuroDAVIS can be trained in both supervised and unsupervised settings. We rigorously evaluated our model through a series of experiments, demonstrating superior performance in classification tasks, which highlights the robustness of the learned representations. Furthermore, the conditional sample generation capability of the model has been described through qualitative assessments, revealing a marked improvement in generating realistic and diverse samples. G-NeuroDAVIS has outperformed the Variational Autoencoder (VAE) significantly in multiple key aspects, including embedding quality, classification performance, and sample generation capability. These results underscore the potential of our generative model to serve as a powerful tool in various applications requiring high-quality data generation and representation learning.
• Abstract（参考訳）: 一般化埋め込みによる高次元データセットの可視化は、長い間、課題だった。 いくつかの手法が同じことを示してきたが、それでも汎用的な埋め込みを生成することができず、データに隠れたパターンを明らかにするだけでなく、現実的な高次元のサンプルを生成することができる。 そこで本研究では,G-NeuroDAVISと呼ばれる新しい生成モデルを開発し,一般化した埋め込みにより高次元データを可視化し,新たなサンプルを生成する。 このモデルは、先進的な生成技術を活用して、既存の方法よりも効率的にデータの基盤構造をキャプチャする高品質な埋め込みを生成する。 G-NeuroDAVISは教師なしと教師なしの両方の設定で訓練できる。 我々は,一連の実験を通じてモデルを厳格に評価し,学習された表現の堅牢性を強調した分類タスクにおける優れた性能を示す。 さらに、モデルの条件付きサンプル生成能力は質的評価を通じて説明され、現実的で多様なサンプルの生成において顕著な改善が示された。 G-NeuroDAVISは、組込み品質、分類性能、サンプル生成能力など、複数の重要な面において、変分オートエンコーダ(VAE)を著しく上回っている。 これらの結果は,高品質なデータ生成と表現学習を必要とする様々なアプリケーションにおいて,生成モデルが強力なツールとして機能する可能性を示している。

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