t-SNE-CUDAで大規模データの超速次元圧縮&可視化 - Qiita

概要 以前t-SNEの説明記事を書きましたが，t-SNE-CUDAなるパッケージが出ていました． 名前の通りt-SNEをCUDAで高速化するものですが，HPML2018(High Performance Machine Learning 2018 Workshop)で発表されました． 論文 スライド 単にGPU実装がんばりました，だけではなくアルゴリズム上の工夫もしていて， SGDの更新式を物理の知見を用いてAttractive ForcesとRepulsive Forcesの項に分けた上で， 以下の各ステップの計算をCUDAで高速化しているようです． $P_{ij}$の計算 $P_{ij}$と$Q_{ij}$の積 Attractive forcesの計算 Repulsive forcesにおけるBarnes-Hut treeの構築 Replusive forcesのtree走査 低次元空

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