반응형 tSNE2 비지도학습(Unsupervised Learning)(5) - t-SNE (t-Stochastic Neighbor Embedding), UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction) t-SNE (t-Stochastic Neighbor Embedding) 각 두 점의 거리를 계산 후 기준점 x에 대한 T분포로서 다른 점의 상대적 위치를 정하면 PCA처럼 Data가 뭉개지는 효과를 없애지만 실행시마다 군집은 그대로이지만 보이는 위치가 바뀐다. 고차원 data 시각화를 위한 비선형 매니폴드방식의 학습방법 Data포인트 간의 유사성을 공통확률로 변환하고 저 차원 임베딩과 고차원 Data의 공통확률간의 쿨백-라이블러 차이를 최소화하는 것이 목표 non-linear 차원축소로서 특히 고차원 Dataset을 시각화하는 것에 성능이 좋다. 고차원 공간 점들의 유사성과 그에 해당하는 저 차원 공간에서의 점들의 유사성 계산 Features가 N개 일때 N2만큼 시간이 걸림 UMAP(Uniform Ma.. 2023. 8. 16. Time Series GAN | 시계열 적대적생성 네트워크 Time GAN(Time-series Generative Adversarial Networks) Architecture TimeGAN Training 순서(참고코드 url: https://github.com/OliverJoo/Quant_MDLing/blob/master/MDLing/GAN/GAN_TimeseriesGAN.ipynb) Reconstructure Loss 최소화 위한 Real Time Series에 AutoEncoder 훈련 과거 Data 역학 포착을 위하여 Real Time Series를 활용하여 Supervised Loss 최적화 3가지 Loss 함수를 최소화하면서 4가지 구성요소 공동훈련 AutoEncoder의 각 요소는 특징공간을 잠재공간에 매핑하고, 그 반대의 경우도 마찬가지. 이를.. 2023. 8. 12. 이전 1 다음 728x90 반응형
