電子發(fā)燒友App
創(chuàng)作
發(fā)文章
發(fā)帖 
提問 
發(fā)資料
發(fā)視頻資料介紹
維數(shù)約簡(jiǎn)常用于避免高維數(shù)據(jù)，如圖像或文本中的維數(shù)災(zāi)問題。然而，傳統(tǒng)的線性方法，如主成分分析（ Principal Component Analysis，PCA）和獨(dú)立成分分析（ Independent Component Analysis，ICA），均假設(shè)數(shù)據(jù)由低維空間線性組成。當(dāng)數(shù)據(jù)具有非線性分布時(shí)，線性維數(shù)約簡(jiǎn)往往不能有效獲得其低維嵌入子空間。
非線性嵌入技術(shù)如等距映射（lsometric Mapping，Isomap）算法和局部線性嵌入（Locally Linear Embedding，LLE） 算法等能在數(shù)據(jù)非線性分布時(shí)有效地獲得其低維嵌入子空間，但該類算法的不足是：它們常常為所有數(shù)據(jù)構(gòu)造一個(gè)單獨(dú)低維子空間，由于不同類別的數(shù)據(jù)可能會(huì)在這個(gè)子空間中重疊，使得基于這些非線性嵌入算法的模型分類準(zhǔn)確率不高。
根據(jù)現(xiàn)有研究，為每個(gè)類別構(gòu)造一個(gè)對(duì)應(yīng)的子空間能有效解決數(shù)據(jù)重疊問題，從而提升模型的分類準(zhǔn)確率。因此，本文提出基于非線性嵌入的自聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ GSCD Nonlinear Auto-associative Modeling，GNAM）學(xué)習(xí)樣本每一類對(duì)應(yīng)的子空間的方法，并結(jié)合集成學(xué)習(xí)方法．從而實(shí)現(xiàn)更有效的分類。
- 基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遷移學(xué)習(xí)算法 15次下載
- 基于不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類方法研究對(duì)比 48次下載
- 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類和其應(yīng)用 5次下載
- 3小時(shí)學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)課件下載 0次下載
- 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像語(yǔ)義分割方法 11次下載
- 基于PCA和LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件木馬檢測(cè)方法 10次下載
- 基于特征交換的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類算法 27次下載
- 綜述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解釋方法及發(fā)展趨勢(shì) 18次下載
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法學(xué)習(xí)課件免費(fèi)下載 17次下載
- 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類分析 37次下載
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類器學(xué)習(xí)課件總結(jié) 13次下載
- 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)資料總結(jié) 13次下載
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的學(xué)習(xí)課件免費(fèi)下載 7次下載
- 如何使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)西洋樂器的自動(dòng)分類方法 5次下載
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本介紹 0次下載
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓縮方法 157次閱讀
- 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)方法 186次閱讀
- BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)機(jī)制 205次閱讀
- BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語(yǔ)言特征信號(hào)分類中的應(yīng)用 181次閱讀
- BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系 530次閱讀
- 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別 307次閱讀
- 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)方法 235次閱讀
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別 866次閱讀
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本分類領(lǐng)域的應(yīng)用 358次閱讀
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)有哪些 321次閱讀
- 詳解深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 1557次閱讀
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)面臨的問題和挑戰(zhàn) 3126次閱讀
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程及與深度學(xué)習(xí)的差異 5716次閱讀
- 什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？學(xué)習(xí)人工智能必會(huì)的八大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盤點(diǎn) 2.5w次閱讀
- 詳細(xì)解析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的含義、挑戰(zhàn)、類型、應(yīng)用 9234次閱讀
上傳資料賺積分下載排行
本周
- 1電子電路原理第七版PDF電子教材免費(fèi)下載
- 0.00 MB | 1490次下載 | 免費(fèi)
- 2單片機(jī)典型實(shí)例介紹
- 18.19 MB | 93次下載 | 1 積分
- 3S7-200PLC編程實(shí)例詳細(xì)資料
- 1.17 MB | 27次下載 | 1 積分
- 4筆記本電腦主板的元件識(shí)別和講解說(shuō)明
- 4.28 MB | 18次下載 | 4 積分
- 5開關(guān)電源原理及各功能電路詳解
- 0.38 MB | 10次下載 | 免費(fèi)
- 6基于AT89C2051/4051單片機(jī)編程器的實(shí)驗(yàn)
- 0.11 MB | 4次下載 | 免費(fèi)
- 7基于單片機(jī)和 SG3525的程控開關(guān)電源設(shè)計(jì)
- 0.23 MB | 3次下載 | 免費(fèi)
- 8基于單片機(jī)的紅外風(fēng)扇遙控
- 0.23 MB | 3次下載 | 免費(fèi)
本月
- 1OrCAD10.5下載OrCAD10.5中文版軟件
- 0.00 MB | 234313次下載 | 免費(fèi)
- 2PADS 9.0 2009最新版 -下載
- 0.00 MB | 66304次下載 | 免費(fèi)
- 3protel99下載protel99軟件下載(中文版)
- 0.00 MB | 51209次下載 | 免費(fèi)
- 4LabView 8.0 專業(yè)版下載 (3CD完整版)
- 0.00 MB | 51043次下載 | 免費(fèi)
- 5555集成電路應(yīng)用800例(新編版)
- 0.00 MB | 33562次下載 | 免費(fèi)
- 6接口電路圖大全
- 未知 | 30320次下載 | 免費(fèi)
- 7Multisim 10下載Multisim 10 中文版
- 0.00 MB | 28588次下載 | 免費(fèi)
- 8開關(guān)電源設(shè)計(jì)實(shí)例指南
- 未知 | 21539次下載 | 免費(fèi)
總榜
- 1matlab軟件下載入口
- 未知 | 935053次下載 | 免費(fèi)
- 2protel99se軟件下載(可英文版轉(zhuǎn)中文版)
- 78.1 MB | 537791次下載 | 免費(fèi)
- 3MATLAB 7.1 下載 (含軟件介紹)
- 未知 | 420026次下載 | 免費(fèi)
- 4OrCAD10.5下載OrCAD10.5中文版軟件
- 0.00 MB | 234313次下載 | 免費(fèi)
- 5Altium DXP2002下載入口
- 未知 | 233046次下載 | 免費(fèi)
- 6電路仿真軟件multisim 10.0免費(fèi)下載
- 340992 | 191183次下載 | 免費(fèi)
- 7十天學(xué)會(huì)AVR單片機(jī)與C語(yǔ)言視頻教程 下載
- 158M | 183277次下載 | 免費(fèi)
- 8proe5.0野火版下載(中文版免費(fèi)下載)
- 未知 | 138039次下載 | 免費(fèi)
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論