Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Обучение с частичным привлечением учителя

2 байта добавлено, 03:11, 16 марта 2019
м
Предположение избыточности (Manifold Assumption)
'''Пример'''
Рассмотрим задачу обнаружения признаков на примере перцепции. Множество двухмерных отображений трёхмерного объекта со всех возможных углов обзора имеет весьма высокую размерность, будучи представленным в виде массивов изображений в памяти вычислительной машины; чёрно-белые картинки размером 32x32 пикселя можно понимать как точки 1024-мерного пространства углов обзора (пространство входных данных). Более значимая для перцепии перцепции структура (пространство признаков), однако, имеет может гораздо более низкую размерность: эти же изображения могут лежать в 2-мерном многообразии, параметризованном с помощью углов обзора (см. иллюстрацию).
Другим примером задач, когда естественные данные являются избыточными, является [[Векторное представление слов|векторное представление слов]] и [[Обработка естественного языка|обработка естественного языка]].
192
правки

Навигация