RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ
Ближайшие семинары
Календарь семинаров
Список семинаров
Архив по годам
Регистрация семинара

Поиск
RSS
Ближайшие семинары





Для просмотра файлов Вам могут потребоваться








Дискретная и вычислительная геометрия
4 февраля 2014 г. 13:00, г. Москва, ИППИ РАН, Большой Каретный переулок, 19, ауд. 307
 


Manifold Learning — что это такое

А. В. Бернштейн

Количество просмотров:
Эта страница:279

Аннотация: В последние годы термин Manifold Learning активно используется в самых разных направлениях математики и Computer Science для обозначения самых разных задач, общее в которых только одно - известно конечное множество точек из многообразия (как правило, известной размерности), вложенного в евклидово пространство большей (возможно, достаточно высокой) размерности, по которому надо что-то сказать о многообразии. Одна постановка связана с восстановлением других точек многообразия (задачи аппроксимации, интерполяции, восстановления,... ); другая связана с восстановлением (оцениванием по данным) некоторых топологических свойств многообразия (появились направление и термин “Topological Data Analysis”). Большая часть сообщения будет касаться задачи построения низкоразмерной параметризации многообразия и описания многообразия с помощью построения отображения из построенного параметрического пространства в объемлющее евклидово пространство. Такие задачи формулируются как задачи снижения размерности, Feature Selection, Representation Learning и др., а их решения активно используются в приложениях — машинном зрении, анализе изображений, сигналов, текстов и др. Возможность использования в приложениях методов Manifold Learning связано с эмпирическим фактом о том, что реальные многомерные данные лежат, как правило, на или вблизи вложенного многообразия невысокой размерности (Гипотеза многообразия, Модель данных в виде многообразия).

ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru
 
Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2018