V
主页
数据降维方法:PCA, t-SNE, UMAP | 动画讲解
发布人
https://www.youtube.com/watch?v=o_cAOa5fMhE 更多:http://v.dltheapk.com/item/10057 描述:在这段视频中,您将学习关于数据降维的三种常用方法:PCA, t-SNE 和 UMAP。当您想要可视化自动编码器的潜空间时,这些方法特别有用。如果您想了解更多有关这些技术的信息,以下是一些关键论文链接:- UMAP:Uniform Manifold Approximation and Projection for
打开封面
下载高清视频
观看高清视频
视频下载器
神经网络:为何能够拟合万物
潜在空间可视化:PCA、t-SNE、UMAP
1-直观理解正态分布(PDF, CDF, PPF)
用最直观的方式告诉你:什么是主成分分析PCA
Python与人工智能-数据降维-PCA
变分自编码器可视化解释
数学与生物学的惊人联系
【UMAP算法】高维可视化哪家强,万字长文不再迷茫
有史以来最细节的大脑3D建模🧠🤯
要看多少教程才能成神?
第一章 | 图论之美
变分自编码器-Variational Autoencoders-数学解释
什么导致了泡利不相容原理
矩阵转置的深层含义
神经网络背后的概率理论
概率背后的关键方程
看似简单的复杂问题,奇怪而优雅的解决方式(GJK算法) | Reducible
【无痛线代】特征值究竟体现了矩阵的什么特征?
从头开始,把概率论、统计、信息论中零散的知识统一起来
【官方双语】GPT是什么?直观解释Transformer | 深度学习第5章
【毕导】我是如何判断室友是不是变态的?这要从贝叶斯概率说起...
斯坦福大学《算法博弈论|Stanford Algorithmic Game Theory CS364A, Fall 2013》中英字幕(deepseek)
DIY 400kv 超高压扳指
神经科学的核心方程
【中英双语】ChatGPT背后的数学原理是什么?带你看懂Transformer模型的数学矩阵实现!
数学不能泛化的情况是什么?| 解析延拓的限制
《两个神经元互相识别》
边睡边学算法丨第一期
陶哲轩:“我认为手写数学证明并没有过时。” (2019年访谈)
细胞分裂背后的数学原理|细胞周期振荡器
动画解释深度学习:使用 SimCLR 进行对比学习
【硬核】卷积到底在卷什么?读书卷,工作卷,函数也卷|卷积入门学习|卷积神经网络|信号与系统【喵星考拉】
2024 Machine Learning in Computational Biology (MLCB) Conference—Day 2
妈妈和女儿的身材比例差异:站着和坐着的身高完全不一样...你属于哪一种?
简述网络应用的基础组件
变量的大小为何很重要?
理解矩阵转置与线性映射的深层联系 && 深入解析转置与特殊相对论的关系
一起来学C++ 29. 函数封装与绑定
玻尔兹曼机如何改变机器学习的方向
【官方双语】看到神经网络的公式就头疼?一个视频带你理解神经网络里的数学知识!