CannyLab/tsne-cuda

何を解決するか

t分布確率的近傍埋め込み（t-SNE）は、高次元データを低次元空間に可視化するための一般的な手法ですが、計算コストが高く、非常に大きなデータセットでは処理が極めて遅くなります。このプロジェクトは、そのような課題を解決します。

動作方法

このプロジェクトは、FIt-SNEアルゴリズムの最適化されたCUDA実装です。GPUの並列処理能力を活用することで、埋め込みの計算を大幅に高速化します。C++ライブラリと、scikit-learn APIに準拠したPythonラッパーを提供しており、使いやすさを重視しています。

対象ユーザー

1000万点までの巨大な高次元データセットを可視化する必要があり、SklearnやMulticore-TSNEのようなCPUベースのライブラリよりもはるかに高速な処理を求めるデータサイエンティストや研究者向けです。

特徴

• 極めて高速: 対応するGPU上で、Sklearnに比べ最大1200倍、Multicore-TSNEに比べ50倍高速です。
• 高いスケーラビリティ: 1,000点から1,000万点までのデータセットを処理可能です。
• なじみ深いAPI: Pythonラッパーは sklearn.manifold.TSNE と互換性があります。
• 検証済みの品質: 他の最先端実装と同等の埋め込み品質を実現しています。