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t-SNE

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  • SNEにスチューデントのt分布を用いた

  • まず, 元の次元で $x_i$と $x_j$ の距離を確率分布に落とし込む → $p_{j|i}$

    • すなわち, $x_j$が $x_i$を中心に選ばれるというイメージ
    • どこが距離として強く反応するの?みたいな感じ


  • (図逆やな…)

  • 同様に, 削減後の次元でも $x_i$と $x_j$ の距離を確率分布に落とし込む → $q_{j|i}$

  • 最後に $p_{j|i}$と $q_{j|i}$のKLが小さくなるように最適化する

    • ここはSGDによって最適化
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YuWd (Yuiga Wada)
著者
YuWd (Yuiga Wada)
機械学習・競プロ・iOS・Web