著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
「コンピュータビジョンにおけるt-SNEアルゴリズムの画像処理」技術ブログ記事
- 導入
1.1. 背景の紹介
コンピューター ビジョンの分野が発展するにつれて、データの視覚化と画像処理が多くのアプリケーションの中核的な部分になりました。画像処理アルゴリズムはデータ可視化技術の基盤として、多くの分野で重要な役割を果たしています。t-SNE アルゴリズムは、正式名 t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding アルゴリズムで、近年コンピュータ ビジョンで広く使用されている高次元空間データ マイニング アルゴリズムです。
1.2. 記事の目的
この記事は、コンピューター ビジョンにおける t-SNE アルゴリズムの基本原理、実装手順、および応用を紹介することを目的としています。実際のケースを組み合わせることで、読者が t-SNE アルゴリズムの実際の応用をより深く理解し、習得するのに役立ちます。
1.3. 対象者
この記事は主に、一定のプログラミング基礎とコンピューター ビジョン基礎を備えた読者を対象としており、コンピューター ビジョンにおける t-SNE アルゴリズムのアプリケーションと実装プロセスを深く理解したい開発者に特に適しています。
- 技術原則と概念
2.1. 基本概念の説明
t-SNE アルゴリズムは、高次元空間データ マイニングに基づく分散アルゴリズムです。その中心となるアイデアは、高次元空間のデータ ポイントを低次元空間にマッピングすることで、低次元空間では類似のデータ ポイントが互いに近くなり、異なるデータ ポイントが遠くなるようにすることです。その目的は、高次元空間に隠された潜在的な関係性を探ることです。
2.2. 技術原理の紹介: アルゴリズム原理、操作手順、数式など。
t-SNE アルゴリズムは主に、埋め込みと分離の 2 つのステップに分かれています。
(1) 埋め込み: 高次元空間のデータ ポイントを低次元空間にマッピングします。このステップは、次の式を実行することで実現できます。
p_x = softmax(W_1 * x + b_1)
その中で、W_1そしてb_1