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  1. 研究報告
  2. バイオ情報学(BIO)
  3. 2024
  4. 2024-BIO-78

t-SNEの加速と力学系

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234831
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234831
aff990da-6d02-4973-ac77-45c107b74bec
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-BIO24078004.pdf IPSJ-BIO24078004.pdf (1.3 MB)
Copyright (c) 2024 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
BIO:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-06-13
タイトル
タイトル t-SNEの加速と力学系
タイトル
言語 en
タイトル Dynamics of the accelerated t-SNE
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 機械学習・一般
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
総合研究大学院大学統計科学コース
著者所属
統計数理研究所/理研AIP
著者所属(英)
en
The Graduate University for Advanced Studies
著者所属(英)
en
The institute of Statistical Mathematics / RIKEN AIP
著者名 岩崎, 喬一

× 岩崎, 喬一

岩崎, 喬一

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日野, 英逸

× 日野, 英逸

日野, 英逸

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著者名(英) Kyoichi, Iwasaki

× Kyoichi, Iwasaki

en Kyoichi, Iwasaki

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Hideitsu, Hino

× Hideitsu, Hino

en Hideitsu, Hino

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究では,探索的データ解析において複雑なデータセットを可視化するためのツールである t- 分布型確率的近傍埋め込み(t-SNE)の収束性を,Nesterov 加速勾配法を取り入れることで向上させる手法を提案する.t-SNE とスペクトルクラスタリングおよび力学系を結びつける先行研究に基づき,加速ダイナミクスを含むように分析を拡張する.これにより,アルゴリズムの挙動の新しい側面として Bessel 関数および修正 Bessel 関数により記述される解軌道が得られた.隣接行列の固有値に対応した理論的性質を明らかにすることに加えて,Nesterov 加速勾配法により,可視化の品質を保ちつつ,従来の勾配降下法と比較して収束性を改善することを実験的に示す.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 This study introduces an approach to enhancing the efficiency of t-Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE), a popular tool for visualizing complex datasets in exploratory data analysis, by incorporating the Nesterov’s accelerated gradient method. Building on the foundational work that connects t-SNE with spectral clustering and dynamical systems, we extend the analysis to include accelerated dynamics, revealing the emergence of Bessel and modified Bessel functions as a novel aspect of the algorithm’s behavior. Our approach improves convergence speed compared to traditional gradient descent methods, without sacrificing the quality of the visualization. This advancement not only enhances the practical utility of t-SNE but also contributes to a deeper understanding of its underlying dynamics.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12055912
書誌情報 研究報告バイオ情報学(BIO)

巻 2024-BIO-78, 号 4, p. 1-8, 発行日 2024-06-13
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8590
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 09:41:54.004593
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