【Python】t-SNE による Fashion-MNIST の可視化 |
最近公開された Fashion-MNIST データセットに対して t-SNE を試しました。環境は以下です。 macOS 10.12.6 CPU Core i5 1.6 GHz メモリ DDR3 8GB Python 2.7.13 SNE (Stochastic Neighbor Embedding) [1] は非線形次元削減の手法。サンプル間の類似度を条件付き確率で表現する。例えば, ある点 i から別の点 j との類似性は i を中心とするガウス分布で定義される i の近傍の中で見つかる j の条件付き確率 p(j|i) とする。全てのサンプルについて p(j|i) を求めた上で, 高次元空間上での i, j 間の類似度を pij とする。次元削減前後での条件付き確率の誤差を最小化 (なるべく確率分布が一致) するように勾配法で最適化する。分布間の近さを表す尺度として KLダイバージェ
Reducing Dimensionality from Dimensionality Reduction Techniques
In this post I will do my best to demystify three dimensionality reduction techniques; PCA, t-SNE and Auto Encoders. My main motivation for doing so is that mostly these methods are treated as black boxes and therefore sometime are misused. Understanding them will give the reader the tools to decide which one to use, when and how. I’ll do so by going over the internals of each methods and code fro
jonker-volgenant algorithm + t-sne = super powers
jonker-volgenant algorithm + t-sne = super powers By DevRel team / 14 March 2017 BEFOREAFTERIntrigued? Then… first things first! t-snet-SNE is the very popular algorithm to extremely reduce the dimensionality of your data in order to visually present it. It is capable of mapping hundreds of dimensions to just 2 while preserving important data relationships, that is, when closer samples in the orig
How to Use t-SNE Effectively
A popular method for exploring high-dimensional data is something called t-SNE, introduced by van der Maaten and Hinton in 2008 [1]. The technique has become widespread in the field of machine learning, since it has an almost magical ability to create compelling two-dimensonal “maps” from data with hundreds or even thousands of dimensions. Although impressive, these images can be tempting to misre
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