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DiRe-JAX: A JAX-Based Algorithm for Large-Scale Data Dimensionality Reduction
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了DiRe-JAX工具，旨在解决传统降维方法（如UMAP和tSNE）在全球结构丢失和计算效率方面的挑战。该工具高效、可扩展且可解释，适用于机器学习和生物信息学等领域。
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关键要点
- 该研究提出了DiRe-JAX工具，旨在解决传统降维方法的挑战。
- 传统方法如UMAP和tSNE存在全球结构丢失和计算效率低下的问题。
- DiRe-JAX基于JAX框架，利用现代硬件加速。
- 该工具提供高效、可扩展和可解释的解决方案。
- DiRe-JAX能够更好地保留数据中的局部和全球结构。
- 研究结果显示，该工具在机器学习、生物信息学和数据科学等领域具有广泛的应用前景。
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