dimension

次元。データを表す軸の数

1本の論文題名に登場

定義

データや表現を記述するのに必要な軸の数。埋め込みの次元は表現できる情報量と計算コストを同時に決め、小さすぎれば別の入力が区別できず、大きすぎれば冗長な方向に計算を払うことになる。見かけの次元と、データが実際に広がっている本質的な次元は別物で、後者が小さいことが学習を可能にしている。

高次元＝軸が多い

教師なし学習を1から — クラスタリングと次元削減UMAP: Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction