人工智能是如何产生的?人工智能的发展为什么充满曲折?为什么说图灵是人工智能之父?为加大AI科普力度,推动文化传播,中国人工智能学会推出了“AI科普微视频”栏目,以每期2~3分钟的视频为钥匙,为您打开人工智能的大门,一览智能科学的独特魅力。 ,时长02:52 CCAI收录于合集...
流形学习,就是换一个空间,去重新审视数据 空间 所谓换一个空间,就是换一种距离的度量手段,就是两个点(物体)之间的距离,这个值,该怎么定义。 最最最常用的就是欧式空间,两个点之间的距离: d=(x1−x2)2+(y1−y2)2+(z1−z2)2 而在流形学习中,这种度量手段换成了测地线距离、分散距离等等,不同...
这就是流形学习。图1:流形学习的目的是学习高维空间中的低维曲面,将高维座标映射为曲面上的低维座标。 流形学习非常重要。这是因为在实际机器学习任务中,我们遇到的数据大部分都是高维的,直接建模会带来很大问题。以图片数据为例,MNIST手写数据28x28=784维,imageNet图片数据经过预处理后有256x256=65,536维。虽然...
流形学习中的等距特征映射与局部线性嵌入是两种代表性的算法。1. 等距特征映射： 核心思想：保持高维空间中点对间的距离不变或近似不变，通过构建数据点间的邻接图来近似流形，并利用图的最短路径来估算流形上的测地距离。 应用实例：在处理一组64×64灰度图像时，每张图像转换为4096维向量。这些向量在4...
流形学习，这一领域探索在高维数据中，如何发现数据的真实结构。本文将深入探讨流形学习的代表性算法等距特征映射（Isomap）与局部线性嵌入（LLE）。等距特征映射（Isomap）通过构建数据点间的邻接图来近似流形。其核心思想在于保持高维空间中点对间的距离不变或近似不变。通过图的最短路径来估算流形上的测地...
因为它们在原始空间中最接近。找到低维流形只允许你沿着流形轴(在这种情况下是一个螺旋线)聚在一起，...
【学习loring ..网上都说这是一本好书,需要的基础很少,如果仅仅学过张筑生的数学分析,axler的线性代数,和mendelson的拓扑学导论(这本比较简单貌似只是讲了点集拓扑),请问可以学习loring w.tu了吗?
英文: The Visualization of Gene Expression Profile Based on Manifold Learning中文: 基于流形学习的基因表达谱数据可视化 英文: The Application of Clustering Methods Based on Manifold Learning in Analysis of Gene Expression Profile中文: 基于流形学习的聚类方法在基因芯片表达谱分析中的应用 ...
不知道是干嘛的有什么意义。 但是如果能知道提出它的数学家原初的idea,或者让DeepSeek用一些例子, 诸如乘积拓扑等的泛性质定义展示其特点, 甚至是帮助理解的比喻句 都可以帮助学习理解这个概念。 也就是在我看来, 对于还处于学习阶段的人如果是自学成才,DeepSeek完全适合成为你的赛博老师。