人体运动识别：有学者采用1DCNN提取可穿戴设备信号中人体运动特征，对人体不同的运动如骑车、打电话、吃...
t-SNE 只保留局部相似性,低维空间中距离较远的数据点在高维空间中不一定距离较远,因此低维空间中的距离不能直接解释为高维空间中的距离 t-SNE 的随机性较强,不同的运行可能产生不同的结果,可以通过设置随机种子来获得可重复的结果 可视化结果中的簇并不总是表示真实的分类,需要结合其他信息进行综合分析 7. t-...
《t-SNE visualization of CNN codes》用t-SNE可视化50,000幅来自ILSVRC 2012的图像,具体做法是用Caffe提取4096维的fc7 CNN特征,再用Barnes-Hut t-SNE进行降维处理,最后得到二维空间可视化图,效果还是挺震撼的 O网页链接 û收藏 65 5 ñ2 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按...
多模态模型(1D、2D特征融),python实现轴承故障诊断,CWRU数据,准确99以上,十分类,T-SNE可视化 6126 -- 1:55 App 深度学习,快速傅里叶变换卷积网络(FFT-CNN)实现端对端滚珠轴承故障诊断,十分类,CWRU轴承数据集,准确率99以上 889 -- 2:37 App 深度学习,VGG16,python代码实现滚动轴承故障诊断,凯斯西储大学(CWRU...
SNE构建一个高维对象之间的概率分布,使得相似的对象有更高的概率被选择,而不相似的对象有较低的概率被选择。 SNE在低维空间里在构建这些点的概率分布,使得这两个概率分布之间尽可能的相似。 我们看到t-SNE模型是非监督的降维,他跟kmeans等不同,他不能通过训练得到一些东西之后再用于其它数据(比如kmeans可以通过训...
t-SNE 算法是 SNE 算法的一个延伸,SNE 即 Stochastic Neighbor Embedding 的简称,SNE 算法利用了每一个数据点的邻近数据点的分布来做降维。在介绍 t-SNE 之前,我们先来看看 SNE 算法。 Stochastic Neighbor Embedding 给定一个高维的数据集 ={x1,x2,...xn}, 我们需要将这个高维的数据集映射到一个低维的...
t-SNE / UMAP:非线性降维,在高维空间中离得近的两个点,映射投影到低维之后仍然要离得近 t-SNE:只能把所有图像语义特征一次性输入来做降维,如果有了一张新的图像,需要把新的图像和旧的图像重新算一次降维 UMAP:加一张新图像,可以直接加到原来的图里,适合蛋白质、基因组等生物信息的降维可视化 t-SNE 相关资...
T-分布式随机相邻嵌入(T-SNE)homepage.tudelft.nl/19j49/t-SNE.html t-distributed Stochastic Neighbor Embedding,是由Delft技术大学的Laurens van der Maaten创建的数据可视化工具。 是一种有效的降维方式,可以把高维数据用二维的方式展示出来。 下面是TensorFlow CNN的代码: ...
深度学习,GAF-CNN,python实现滚动轴承故障诊断代码,CWRU轴承数据集,T-SEN可视化,准确率达99 194 -- 2:24 App ConvNeXt-灰度图,python实现轴承故障诊断,CWRU轴承数据,准确99以上,T-SNE可视化 151 -- 3:07 App NASNetMobile-灰度图迁移学习,python实现轴承故障诊断,CWRU轴承数据,准确达99,T-SNE可视化 576 -- ...