Генеративная топографическая карта
-
Основы генеративной топографической карты (GTM)
- GTM – это метод машинного обучения, который не требует сокращения окрестностей или уменьшения размера шага.
- Это вероятностная модель, которая предполагает, что данные возникают путем вероятностного выбора точки и добавления шума.
- Параметры низкоразмерного распределения вероятностей, сглаженной карты и шума извлекаются из обучающих данных с помощью алгоритма максимизации математического ожидания (EM).
-
Структура и применение GTM
- Скрытое пространство представляет собой дискретную сетку точек, которые нелинейно проецируются в пространство данных.
- В пространстве данных предполагается гауссовский шум, что делает модель ограниченной смесью гауссовых значений.
- Вероятность модели может быть максимизирована с помощью EM.
- Теоретически можно использовать произвольную нелинейную параметрическую деформацию, а оптимальные параметры могут быть найдены с помощью градиентного спуска.
-
Преимущества и недостатки GTM
- GTM имеет преимущество в том, что его можно оптимизировать аналитически.
- Недостатком является то, что он является “интеллектуальным анализом данных”, т.е. форма предшествующей деформации вряд ли будет иметь значение для объяснения возможных деформаций.
-
Сравнение с самоорганизующимися картами Кохонена
- В то время как узлы на SOM могут перемещаться по своему усмотрению, узлы GTM ограничены допустимыми преобразованиями и их вероятностями.
- GTM не имеет ничего общего с неврологией или когнитивными процессами и представляет собой вероятностную модель, основанную на принципах.
-
Приложения GTM
- GTM используется для анализа данных, моделирования многомерных данных и генеративного деформационного моделирования.
- Он может быть использован для определения местоположения запасов на основе временных рядов или для смешанных моделей.
-
История и развитие GTM
- GTM был представлен в 1996 году Кристофером Бишопом, Маркусом Свенсеном и Кристофером К. Я. Уильямсом.
- Он был описан в техническом отчете и докторской диссертации Маркуса Свенсена.
-
Программное обеспечение и внешние ссылки
- GTM разработан исследовательской группой по нейронным вычислениям Астонского университета.
- Существует набор инструментов Matlab для работы с GTM.