本人觉得相关概念阐述的比较清晰因此特别转译在此博客,但如果读完本文后想深究t-SNE背后的数学原理还是推荐看原论文,论文地址会在附录给出。本人会在原文基础上添加一些相关注释(本人学习和相关工作中的一些理解)以[注]为标记。原文在实现的过程中使用的是Python2,为了贴合当下Python生态体系,因此本人使用Python3重新复现...
1. t-SNE可视化关键作用在于将相似的特征聚集起来,仅此而已,即不相似的特征分开,相似的特征聚集,也就说尽量不存在不相似的特征重叠!!! 2. t-SNE可视化中任何两蔟集群的【间距都是没有任何意义的】,因为集群之间的距离并不能反映特征的不相似性和相似性!有很多论文都用错了这一点,特别注意,即便所有的超参都...
【转载】t-SNE是什么？——使⽤指南 原⽂地址：转者前⾔：该⽂相当于⼀个 t-SNE 使⽤指南，写的很好很有知识量。经常在CCF指定的国际A会A刊的论⽂上看到有论⽂通过⽐较两个神经⽹络最好的t-sne图来⽐较这两个算法的好坏，由于⾃⼰硕⼠研究⽣期间已经过机器学习数据可视化领域...
困惑值对得到的图像具有复杂的影响。原始论文说:“SNE的表现对于困惑的变化是相当强大的,典型的值在5到50之间。”但这个故事比那更加微妙。从t-SNE中获取最大收益可能意味着分析具有不同困惑的多个图。 这不是复杂的结束。例如,t-SNE算法并不总是在连续运行中产生类似的输出,并且存在与优化过程相关的附加超参数。
python 化 主题建模可视化 LDA 和和T-SNE 交互式可视化数据分析报告 告 原文链接:http://tecdat.cn/?p=6917 我尝试使用 Latent Dirichlet 分配 LDA 来提取一些主题。 本教程以端到端的自然语言处理流程为特色,从原始数据开始,贯穿准备,建模,可视化论文。 我们将涉及以下几点 使用 LDA 进行主题建模 使用 pyLDAvis...
根据原始论文,一个数据点 x_j 与另一个点 x_i 之间的相似度是 p_j|i,其定义为:「x_i 选取 x_j 为其近邻点(neighbor),而近邻点的选取与以 x_i 为中心的高斯分布概率密度成正比。」 「这是什么意思!」不要担心,我前面说了,t-SNE 有自己测量距离的独特方式,所以让我们看看用于测量距离(亲和度)的公...
论文学习笔记-YOLACT 『写在前面』 基于One-stage型目标检测模型提出的One-stage型实例分割模型,可能是首个真正意义上达到实时性(>30fps)的实例分割模型。 作者机构:Daniel Bolya等,University of California, Davis 文章标题:《YOLACT: Real-time Instance Segmentation》 原文链接:https://arxiv.org... ...
流形学习就是指这个任务。流形学习中有许多方法可能是以前见过的,例如t-SNE和局部线性嵌入(LLE)。有许多文章和论文深入到这些算法的技术和数学细节,但这篇文章将集中在一般的直觉和实现上。 注意,虽然有一些维度缩减的变体是有监督的(例如线性/二次判别分析),流形学习通常指的是无监督的降维,其中类别没有提供给算法...
这一点同样要回到原来的论文中去,t-SNE是在SNE的基础上改进而来的,其中一个改进就是把SNE改成了对称的形式,如下所示: 原来的条件概率建模和KL距离都是非对称的,而在t-SNE中加了一个对称项,相当于在某种程度上把outlier拉进了某个集群。为什么呢?我们考虑一个离群点和一个集群的情况,只要perplexity设置的合理...
本文目的是做成一个60分钟t-SNE闪电入门简介,可能无法详细讲解原理,学术帝还请阅读原论文,或请移步我的另一篇博文,里面多了一些论文笔记,相关链接: https://psubnwell.github.io/2017/12/01/paper-note-t-sne/ 基础篇 认识高维空间:维数灾难 维数灾难(curse of dimensionality):描述的是高维空间中若干迥异于...