On the improvement of the mapping trustworthiness and continuity of a manifold learning model
Visualitza/Obre
CruzVellidoIDEAL08print.pdf (756,5Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
10.1007/978-3-540-88906-9_34
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/13071
Tipus de documentArticle
Data publicació2008-11
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Manifold learningmethodsmodel high-dimensional data through low-dimensional manifolds embedded in the observed data space. This simplification implies that their are prone to trustworthiness and continuity errors. Generative Topographic Mapping (GTM) is one such manifold learning method for multivariate data clustering and visualization, defined within a probabilistic framework. In the original formulation,GTMis optimized byminimization of an error that is a function of Euclidean distances, making it vulnerable to the aforementioned errors, especially for datasets of convoluted geometry. Here, we modify GTM to penalize divergences between
theEuclidean distances fromthe datapoints to themodel prototypes and the corresponding geodesic distances along the manifold. Several experiments with artificial data showthat this strategy improves the continuity and trustworthiness of the data representation generated by the model.
CitacióCruz, R.; Vellido, A. On the improvement of the mapping trustworthiness and continuity of a manifold learning model. "Lecture notes in computer science", Novembre 2008, vol. 5326, p. 266-273.
ISSN0302-9743
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
CruzVellidoIDEAL08print.pdf | 756,5Kb | Accés restringit |