低データレジームにおける非線形次元削減のためのPCA強化オートエンコーダー

ナノフォトニクス設計、遺伝子発現、材料設計など、多くの科学分野はデータ取得の高コストによって制限されています。このデータはしばしば本質的に低次元で非線形であり、次元削減からの恩恵を受けます。オートエンコーダー（AE）は非線形次元削減を提供しますが、通常は低データレジームでは効果的ではありません。主成分分析（PCA）はデータ効率が良いですが、線形次元削減に制限されています。私たちは、PCAを用いてAEを初期化することにより、両方の方法の利点を活用する技術を提案します。提案されたアプローチは低データレジームにおいてPCAおよび標準AEの両方を上回り、他のシナリオにおいてはそのいずれかの最良のものと比較可能です。