Nonlinear Projection for the Display of High Dimensional Distance Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Display and visualization of high dimensional data are typically performed with a well-chosen linear projection of the data or by displaying many linear projections to form an animation. This study presents an evolutionary algorithm for producing nonlinear projections of high dimensional data with cues, in the drawing of the projection, as to the types of distortions introduced. Such projections can provide drawings closer to the true high dimensional distances of the displayed data than any single linear drawing. This permits a researcher to view a good analog to a scatter plot for high dimensional data. The system is demonstrated on a synthetic four dimensional fitness landscape and on distance data derived from RNA folds. Because fitness landscapes often have more dimensions than can be easily visualized it is difficult to gain an intuitive understanding of a fitness landscape. The nonlinear projection algorithm is applied to an abstraction of the fitness landscape called a fitness web. Fitness webs can be used to display the relative quality of optima, the frequency with which they were found by different evolutionary runs, or other factors of interest. In addition to displaying the relative position of optima in a fitness landscape, a graph of the fitness function along the edges a fitness web displays important slices of the fitness landscape. Called fitness morphs these plots can provide intuition about the fitness landscapes as well as direction for subsequent evolutionary searches. The second demonstration of the nonlinear projection algorithm is to data generated from an ad hoc metric on RNA folds. The algorithm yields drawings that permit a researcher to correctly distinguish two different types of folds for iron response elements.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle