Gaussian process regression for out-of-sample extension

Oren Barkan, Jonathan Weill, Amir Averbuch

פרסום מחקרי: פרק בספר / בדוח / בכנספרסום בספר כנסביקורת עמיתים

תקציר

Manifold learning methods are useful for high dimensional data analysis. Many of the existing methods produce a low dimensional representation that attempts to describe the intrinsic geometric structure of the original data. Typically, this process is computationally expensive and the produced embedding is limited to the training data. In many real life scenarios, the ability to produce embedding of unseen samples is essential. In this paper we propose a Bayesian non-parametric approach for out-of-sample extension. The method is based on Gaussian Process Regression and independent of the manifold learning algorithm. Additionally, the method naturally provides a measure for the degree of abnormality for a newly arrived data point that did not participate in the training process. We derive the mathematical connection between the proposed method and the Nystrom extension and show that the latter is a special case of the former. We present extensive experimental results that demonstrate the performance of the proposed method and compare it to other existing out-of-sample extension methods.

שפה מקוריתאנגלית
כותר פרסום המארח2016 IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing, MLSP 2016 - Proceedings
עורכיםKostas Diamantaras, Aurelio Uncini, Francesco A. N. Palmieri, Jan Larsen
מוציא לאורIEEE Computer Society
מסת"ב (אלקטרוני)9781509007462
מזהי עצם דיגיטלי (DOIs)
סטטוס פרסוםפורסם - 8 נוב׳ 2016
פורסם באופן חיצוניכן
אירוע26th IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing, MLSP 2016 - Proceedings - Vietri sul Mare, Salerno, איטליה
משך הזמן: 13 ספט׳ 201616 ספט׳ 2016

סדרות פרסומים

שםIEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing, MLSP
כרך2016-November
ISSN (מודפס)2161-0363
ISSN (אלקטרוני)2161-0371

כנס

כנס26th IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing, MLSP 2016 - Proceedings
מדינה/אזוראיטליה
עירVietri sul Mare, Salerno
תקופה13/09/1616/09/16

הערה ביבליוגרפית

Publisher Copyright:
© 2016 IEEE.

טביעת אצבע

להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'Gaussian process regression for out-of-sample extension'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.

פורמט ציטוט ביבליוגרפי