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分析在机器学习中的应用

而“分析”作为机器学习的一种形式,已经开始被广泛应用。本文简要介绍“分析”在机器学习中的应用以及优势。 什么是学? 不过,最近学开始和分析相结合,用来发现大中的一些隐形的有价值的关系,我们将其称为“分析”(Topological Data Analysis,简称TDA)。 2这个字,是第一个,它标记等价于球面的几何体。 图1 等价示例 TDA可以有效地捕捉高维空间的信息,已成功地运用到许多领域,例如肿瘤、神经、图像处理和生物物理学等。 更重要的是,它从很大程度上改变了我们分析的方式,将这个纯学领域的学科与分析相结合,是一个很前沿和大胆的技术。

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分析与机器学习的相互促进

分析(TDA)不熟悉的人,经常会问及一些类似的问题:“机器学习和TDA两者之间的区别?”,这种问题的确难以回答,部分原因在于你眼中的机器学习(ML)是什么。 定义ML:假定一个模型,并根来学习模型参的任意方法。 定义TDA:只把点间的“相似性”概念用来构建模型的任意方法。 在这种观点中,ML模型更加具体和详细,而且模型的成功取决于它对未知的拟合程度。它的优势是,当能很好的拟合模型时,其结果尤为突出——几乎能够完美的理解那些有明显噪声的。 主要因素是算法对小误差的容忍度很大——即便你的相似性概念在某种程度上存在缺陷,只要它存在“几分相似”,TDA算法一般就会产生一些有用的东西。 两个点的距离函是一个很好的度量(事实上,是在转换后的集上的汉明距离),而且这样我们可以把TDA应用到上面。

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    为ML带来学基础,Nature子刊提出分析方法

    学家提出的理论已经被 Nature 子刊《Machine Intelligence》接收,该论文的作者表示,这种新方法可以称为「分析(TDA)」。 不论是以前通过常微分方程或偏微分方程形式化神经网络,还是这一篇从学的角度强化神经网络的鲁棒性,也许当更多的学基础被赋予机器学习时,它的发展与创新就会变得更加有「规律」。 对此,研究者提出了一种名为分析(Topological Data Analysis: TDA)的方法。 TDA 可以被视为是一种搜索特征这一内部结构的工具,根特征,任意复杂的目标都能表示为一大组字。而种特征只需要通过特定的「镜头」,或者过滤器,来对进行浏览就能得到。 具体而言,分析方法用于描述群等不变非扩张算子(group equivariant nonexpansive operators: GENEO)的空间。GENEO 是函空间和变换之间的映射。

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    深度学习和分析的六大惊人之举

    有没有办法把都放到一张图里,让你可以像观察地图一样观察呢? 将深度学习与分析结合在一起完全能够达到此目的,并且还绰绰有余。 1、它能在几分钟内创建一张图,其中每一个点都是一个项或一组类似的项。 基于项的相关性和学习模式,系统将类似的项组合在一起。这将使有唯一的表示方式,并且会让你更清晰地洞察。 3、它能在多层面上识别分段 分段表现在多种层面上——从高层次分类到具有相同项的分组。 在一个Netflix集的例子中,每个项是一部电影。最高层次的一组是音乐,孩子,外交和成人电影。 4、它能分析任何:文本,图像,传感器,甚至音频。 任何都可以被分段并理解,如果可以将它展现为字矩阵,其中每一行是一个项,列是一个参。下面这些是最常见的用例: ? 我最近在使用分析和深度学习,并开发出一套工具,它将这些技术转换成了一个用户友好型界面,能够让人们观察并发现潜在联系。去这个网站看看,并让我知道你是否愿意创建你自己的地图。

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    有没有办法把都放到一张图里,让你可以像观察地图一样观察呢? 将深度学习与分析结合在一起完全能够达到此目的,并且还绰绰有余。 1、它能在几分钟内创建一张图,其中每一个点都是一个项或一组类似的项。 基于项的相关性和学习模式,系统将类似的项组合在一起。这将使有唯一的表示方式,并且会让你更清晰地洞察。 3、它能在多层面上识别分段 分段表现在多种层面上——从高层次分类到具有相同项的分组。 在一个Netflix集的例子中,每个项是一部电影。最高层次的一组是音乐,孩子,外交和成人电影。 4、它能分析任何:文本,图像,传感器,甚至音频。 任何都可以被分段并理解,如果可以将它展现为字矩阵,其中每一行是一个项,列是一个参。下面这些是最常见的用例: ? 我最近在使用分析和深度学习,并开发出一套工具,它将这些技术转换成了一个用户友好型界面,能够让人们观察并发现潜在联系。去这个网站看看,并让我知道你是否愿意创建你自己的地图。

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    基于表达谱的分析识别癌相关的遗传变异

    利用分析(topological data analysis,TDA)来重建表达空间的结构,并在评估突变基因的显著性时考虑到上述伪效应。 表现。 本工作分析了TCGA的513例原发性低级别胶质瘤(LGG),其中RNA-seq和全外显子组DNAseq均可用。为了从这些RNA-seq中推断LGG的表达空间结构,使用了一种方法。 学是研究空间的不同部分如何相互连接的学领域。TDA将的一些概念概括为点集和成对距离。因此,TDA的目的是在给定有限样本点的情况下,推断和总结空间的结构。 小编总结 本工作开发了一种方法,可以从多个肿瘤的表达来识别癌症相关的突变基因,通过利用分析来重建表达空间的结构。

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    使用分析理解卷积神经网络模型的工作过程

    由于网络中神经元的量非常庞大,这成为使得对其进行分析显得比较困难,尤其是对于无监督分析。 在这篇文章中,将讨论如何使用分析来深入了解卷积神经网络(CNN)的工作过程。 假设一个集,其中每个点是与隐藏层中的神经元相关联的权重矩阵。从固定层的所有网格中收集,并在同一网络模型对同一集进行许多次的训练。最后,对权重矩阵进行分析。 这里显示第2到第13卷积层的分析,给出对应的模型。 ? 从这些模型可以发现,卷积神经网络不仅模仿真实世界集的分布,而且还能够模拟哺乳动物视觉皮层的发展。 虽然这项工作适用于图像集,但使用分析来解释其他领域神经网络的计算同样也适用。 通过将大量状态压缩成更小更易理解的模型,分析可用于理解宽范围神经网络的行为和功能。

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    深度 | 分析TDA,有望打破人工智能黑箱的神奇算法

    当前的方法使用的网络由集的点(行)构建。在这项新的工作中,Ayasdi 将特征(列)也融合在网络当中,此展示了一个改进的、易解释的结果。 首先介绍一下该解释方法的工作原理。 重要的是,要记住,Ayasdi 构造的模型假定给出了一个矩阵,以及集行的差异性或距离函。通常,该距离函是欧几里得距离,但是也可以选择其他距离函,例如相关距离、各种角度距离等。 Ayasdi 模型的功能之一是,通过对应于节点的行,能够利用矩阵的行函的平均值对模型的节点进行着色。这对于了解属性而言是一个非常有用的方法。 对于这个集,矩阵中行集合的分析已经在 [1] 和 [2] 中进行了。 我们的模型展示如下。 ? 上图表明,模型包括一个很长的「树干」部分,然后分裂成两个「小枝」。 总而言之,我们已经展示了如何对集中的特征空间使用建模,而不是利用行集合直接从集寻找洞察。

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    AffectiveTDA:使用分析来改进情感计算中的分析和可解释性

    我们提出了一种利用分析来研究情感计算中使用的面部姿势结构的方法,即识别人类情感的过程。 该方法使用多个距离度量、降维技术和面部子部分(例如,眼睛、鼻子、嘴巴等)对不同情绪进行条件比较,无论是各自的还是与时间无关的。 结果证实,我们基于的方法捕获了已知模式、情绪之间的区别以及个人之间的区别,这是迈向更强大和可解释的机器情绪识别的重要一步。 AffectiveTDA:使用分析来改进情感计算中的分析和可解释性.pdf

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    学界 | 中科大潘建伟团队在光量子处理器上成功实现分析

    Commun. 7, 10138 (2016)],用于计算点的贝蒂(一种特征,描述散点图中各个维度的洞的总)。 TDA[1] 将学与分析进行结合,可以从无结构的中分析隐含的特征,对噪声具有较强的鲁棒性,提供了研究此类的一种分析方法。 通过贝蒂可以对进行了抽象化表示,将其转化为性的描述,这对于理解集的底层结构很有价值。 然而实际上,当处理复杂的时候,经典的分析方法将面临计算量巨大的问题:n 个点的集拥有 2^n 个潜在结构,即使使用最强大的经典计算机也难以求解规模不太大的集。 为了计算贝蒂,我们首先以点之间的关系地表征。我们使用截断距离将点分类为单纯形(参见图 1(a)),即点的全连接子集。

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    ArcMap进行检查

    1、创建地理 [1]设计; 实验用宗地包括三个图层:宗地面(ZD)、界址点(JZD)、界址线(JZX)。 2、检查问题 [1]将添加到ArcMap。 直接单击符号,可编辑符号样式,包括颜色、轮廓等; [5]检查问题。单击菜单【自定义】->【工具条】,选择【编辑器】、【】工具条; [6]开始编辑会话。 4、验证地理 [1]单击【工具条】->【验证当前范围中的】,弹出验证错误窗口,验证结束后窗口自动关闭,如果有错误,【错误查看器】会列出;如果没有错误,错误查看其中不显示记录,如下图; [2]单击【工具条】->【验证指定区域中的】,在地图上拉框指定范围,将对拉框区域中的进行验证,【验证指定区域中的】适合一遍修正错误一遍检查,如下图。

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    区块链上网络存储的原理是什么?

    作者|Nature 出品|AI机器思维 没有实践就没有发言权,区块链上的存储一直是大家疑惑的,网络上每个节点加入后如何存储,如何更新成为一个人们关心的问题。 更多人关心区块链随着发展已经使用越来越多,区块链链上如果长期下去个人节点的存储会越来越大,区块链如何解决存储问题? 区块链的技术世界里所有加入的节点在网络上而言都是平等的,没有等级也没有特殊的节点或所谓的主节点。它运行在TCP网络上,有一个随意的结构,每个人的接入区块链网络成为一个节点和其他的随机节点相连。 节点离去就不会再更新,一个节点离去的时间越久,它重新加入区块链网络就需要越多时间来更新所有区块链上的信息。完全有效的节点必须永久在线,这样才能接收到所有区块链上发生的信息。 区块链上通过轻量节点来解决区块链存储问题。在客户端,大部分节点都是轻量节点,这些节点不会存储整个区块链,它们只存储它们关心的、需要进行核验的部分信息。

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    分层地图的梯度抽样算法及在分析中的应用

    我们介绍了一种新的梯度下降算法,该算法将著名的梯度抽样方法扩展到阶层平滑的目标函类,这些目标函被定义为局部Lipschitz函,在环境欧几里得空间的一些规则部分(即阶层)上是平滑的。 对于这类函,我们的算法实现了一个亚线性收敛率。然后,我们将我们的方法应用于基于下星过滤器计算的(扩展的)持久同源图的目标函,这是分析的一个核心工具。 最后,我们提供了基准和新的优化问题,以证明我们框架的效用和适用性。 分层地图的梯度抽样算法及在分析中的应用.pdf

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    学——探寻大的内在模式

    这些是伴随着大的增长被提出的问题 ,代能提供某些答案。 ? 球体和立方体在我看来是一样 1 如何从空间理解大 有时被称为“橡胶板几何”。 学家们通过分配被称为“不变量”(invariant)的代对象来学习空间。这些不变量可能如整一般简单,但通常是更复杂的代结构。 对分析而言,选择的不变量是“持续同调”(persistent homology)[小编注:在不同到空间分辨率下计算空间到特征的一种方法。“调”读作4声tiáo]。 分析带来一个新的字图像压缩方法 2 理论之上的应用 斯坦福大学的Gunnar Carlsso是分析的先驱之一。他的小组的第一个成功研究之一,是发现了自然图像的空间分析,提供了另一种工具来推进这样的分析,通常是识别之前被隐藏的特征。

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    通过 WebSocket 实现 WebGL 3D 图实时通讯同步(二)

    我们上一篇《基于 WebSocket 实现 WebGL 3D 图实时通讯同步(一)》主要讲解了如何搭建一个实时通讯服务器,客户端与服务端是如何通讯的,相信通过上一篇的讲解,再配合上库的储存 ,我们就可以实现一个简易版的 Web 聊天工具了,有空的朋友可以自己尝试下实现,那么我们今天的主要内容真的是实现 WebGL 3D 图实时通讯了,请大家接着往下看。 有了前面的知识储备,我们就可以来真正实现我们 3D 图组件上节点位置信息的实时同步了,毋庸置疑,节点的位置信息必须是在服务端统筹控制,才能达到实时同步,也就是说,我们必须在服务端创建 DataModel 在上面的代码中,我们确实创建了 HT 的节点,是通过 util.js 文件中的 relowdModel 方法创建的节点,那这个文件中到底是怎么实现创建 HT 节点的呢? ,我们将其改变服务端的 DataModel 中对应节点的坐标,改变后 ForceLayout 就会根当前的状态去调整整个上所有节点的位置。

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    基于 WebSocket 实现 WebGL 3D 图实时通讯同步(一)

    今天没有延续上一篇讲的内容,穿插一段小插曲,WebSocket 实时通讯同步的问题,今天我们并不是很纯粹地讲 WebSocket 相关知识,我们通过 WebGL 3D 图来呈现一个有趣的 Demo 接下来我们就看看这个实时通讯是一个什么样的套路。 我们先来聊聊这次 Demo 的思路吧,首先我要有一个 3D 的图组件,在上面创建几个节点,然后通过拉力布局(ForceLayout)将这些节点自动布局,但是有一定,需要在不同的网页窗口下,对应节点的位置是一样的 根上面的思路,我们该如何去规划呢?既然需要实时通讯,那么就需要使用 WebSocket,WebSocket 又是什么呢? 由于篇幅的问题,我今天就介绍到这了,下一篇,我们将重点介绍前面说到的结合 HT for Web 的 3D 图组件来展现实时通讯的效果,让每个客户端都同步操作,效果图如上。

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