{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{-“日期-部件”:[[2024,5,8]],“日期-时间”:“2024-05-08T11:54:25Z”,“时间戳”:1715169265452},“出版商位置”:“加利福尼亚”,“引用-计数”:0,“出版者”:“人工智能组织国际联合会议”,“内容-域”:[],“crossmark-restriction”:false},“short-container-title”:[],“published-print”:{“date-parts”:[[2023,8]]},”抽象“:“TSNE和UMAP由于其速度快和可解释的低维嵌入而成为流行的降维算法。然而,尽管它们很受欢迎,但很少有人研究它们之间的全部差异。我们从理论和实验上评估了TSNE和UMAP算法中的参数空间,并观察到一个单独的参数空间——归一化——负责它们之间的切换。反过来,这意味着可以在不影响嵌入的情况下切换大多数算法差异。我们讨论了这对UMAP背后的几个理论主张的影响,以及如何将其与现有TSNE解释进行协调。\基于我们的分析,我们提供了一种方法(GDR),该方法结合了TSNE和UMAP以前不兼容的技术,可以复制任一算法的结果。这使得我们的方法能够结合进一步的改进,例如比UMAP更快地获得任一方法输出的加速度。我们发布了TSNE、UMAP和GDR的改进版本,这些版本与传统库完全是即插即用的<\/jats:p>“,”DOI“:”10.24963\/ijcai.2023\/406“,”type“:”proceedings-article“,”created“:{”date-parts“:[2023,8,11]],”date-time“:”2023-08-11T08:31:30Z“,”timestamp“:1691742690000}“source”:“Crossref”,“is-referenced-by-count”:1,“title”:[“ActUp:分析并合并tSNE和UMAP”],“前缀”:“10.24963”,“author”:[{“given”:“Andrew”,“family”:“Draganov”,“序列“:”first“,”affiliation“:[{”name“:”Aarhus University“}]},{”given“:”Jakob“,”family“:”J\u00f8rgensen“,”sequence“:”additional“,”feliation“:[{“name”:”Aahus University family“:”Mottin“,”sequence“:”additional“,”附属关系:[{“name”:“Aarhus University”}]},{“given”:“Ira”,“family”:“Assent”,“sequence”:“additional”,“附属关系”:[{“name”:“Aarhus University”}]},{“given”:“Tyrus”,“family”:“Berry”,“sequence”:“additional”,“附属关系”:[{“name”:“George Mason University”}]},{“given”:“Cigdem”,“family”:“Aslay”,“sequence”:“additional”,“附属关系”:[{“name”:”奥胡斯大学,“成员”:“10584”,“活动”:{“名称”:“第三十二届国际人工智能联合会议{IJCAI-23}”,“主题”:“人工智能”,“地点”:“中国澳门特别行政区”,“首字母缩写”:“IJCAI-2023”,“编号”:“32”,“赞助商”:[“国际人工智能联合会议(IJCAI)”],“开始”:{date-parts“:[[2023,8,19]]},”end“:{”date-part“:[[2023,8,25]]}},“container-title”:[“第三十二届人工智能国际联合会议论文集”],“原始标题”:[],“存放”:{“日期-parts”:[[22023,8,11]],“日期-时间”:“2023-08-11T08:47:58Z”,“时间戳”:1691743678000},《分数》:1,“资源”:{“主要”:{-“URL”:“https:\/\/www.ijcai.org\/procedures\/2023\/406“}},”副标题“:[],”短标题“:[],”已发布“:{”日期部分“:[[2023,8]]},“引用计数”:0,“URL”:“http://\/dx.doi.org\/10.24963\/ijcai.2023\/406”,“关系”:{},‘主题’:[]、‘已发布’:{“日期部分”:[2023,8]}}}}