t-SNEで遊ぶ - Negative/Positive Thinking
はじめに 最近よく見かける「t-SNE」という非線形次元圧縮手法を試してみた。 t-SNEとは t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding SNEと呼ばれる次元圧縮手法の問題点を改善した手法 SNEは、「各点間の"ユークリッド距離"を、類似度に相当する"条件付き確率"に変換して低次元にマッピングする手法」のこと 各点について、高次元での確率分布と低次元での確率分布が一致するように低次元での点を探している 確率分布の違いは「カルバックライブラー情報量」で、これを損失関数にして勾配法で低次元の点を求める 低次元での分布に「自由度1のt-分布」を利用する さらに、高速化を行った「Barnes-Hut t-SNE」という手法ではO(n log n)で計算できる http://arxiv.org/abs/1301.3342 詳しい説明は、元論文や紹介記事が
圧縮プログラムによる著者推定技術のニンジャスレイヤーへの応用
Every IR presents unique challenges. But - when an attacker uses PowerShell, WMI, Kerberos attacks, novel persistence mechanisms, seemingly unlimited C2 infrastructure and half-a-dozen rapidly-evolving malware families across a 100k node network to compromise the environment at a rate of 10 systems per day - the cumulative challenges can become overwhelming. This talk will showcase the obstacles o
転置インデックスの圧縮 - tsubosakaの日記
Managing Gigabytes勉強会で転置インデックスの圧縮の話が出たので実際に圧縮を行った場合にどれくらいのサイズになるかを計測してみた。 利用したデータは英語版Wikidiaの全記事で 文書数 2,872,589 単語数 2,735,620 転置インデックスのポインタの数 397,603,176 ぐらいのサイズのデータです。 無圧縮の転置インデックスのフォーマットは 単語ID,文書数,文書1,....文書N, 単語ID,...で各項目4byteとなっており、1.5Gぐらいのサイズになっています。 これに対して各圧縮アルゴリズムを適用した結果は アルゴリズム 無圧縮 Variable Byte Code unary符号 γ符号 δ符号 Rice Coding pforDelta(仮) サイズ 1537MB 497MB 239475MB 474MB 407MB 367MB 455MB
γ符号、δ符号、ゴロム符号による圧縮効果 - naoyaのはてなダイアリー
通常の整数は 32 ビットは 4 バイトの固定長によるバイナリ符号ですが、小さな数字がたくさん出現し、大きな数字はほとんど出現しないという確率分布のもとでは無駄なビットが目立ちます。 Variable Byte Code (Byte Aligned 符号とも呼ばれます) は整数の符号化手法の一つで、この無駄を幾分解消します。詳しくは Introduction to Information Retrieval (以下 IIR) の第5章に掲載されています。(http://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/variable-byte-codes-1.html で公開されています) Variable Byte Code はその名の通りバイトレベルの可変長符号で、1バイトの先頭1ビットを continuation ビットとして扱い、続く 7 ビット
Canonical Huffman Codes での符号長の効率的な計算 - naoyaのはてなダイアリー
週末に参加した Managing Gigabytes の読書会で第2章のハフマン符号を担当しました。この中で Canonical Huffman Codes の解説がありますが、そこにハフマン符号の符号長を効率的に求める手法の説明が含まれています。 輪講では時間切れのためこのアルゴリズムの解説が駆け足になってしまいましたので、改めて解説資料を作ってみました。2009 年の今に Managing Gigabytes を読んでいるという方はあまり多くないかもしれませんが、参考になれば幸いです。 https://www.dropbox.com/s/539fhyc7rf6b9ik/090518computing_huffman_code_length.ppt?dl=0 (PPT, 258K) 先日 Canonical Huffman Codes の習作を Python で実装しましたが、このコード
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