首页> 中国专利> 基于逐点扩充以及局部仿射变换的流形学习算法

基于逐点扩充以及局部仿射变换的流形学习算法

页面导航

摘要
著录项
法律信息
相似文献

摘要

本发明涉及机器学习领域中的流形学习，基于逐点扩充以及局部仿射变换的流形学习算法。该算法通过选取整个数据集的测地中心的邻域作为一个初始扩充块，用线性算法求出该扩充块的低维表示，迭代的选取与该扩充块最近的数据点加入扩充块，与此同时，局部仿射变换变换用来保持新数据点与扩充块之间的局部几何信息。用这种方式能够提高流形学习算法的执行效率，并且很自然的解决了流形学习算法的一个经常被人批判的out‑of‑sample问题。

著录项

公开/公告号CN109871879A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-06-11

原文格式PDF
申请/专利权人中山大学;
展开▼

申请/专利号CN201910062537.3
发明设计人刘洁;王鑫;陈皓青;马争鸣;
展开▼

申请日2019-01-23
分类号
代理机构
代理人
地址 510275 广东省广州市海珠区新港西路135号
入库时间 2024-02-19 10:19:51

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-07-05

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20190123

实质审查的生效
2019-06-11

公开

公开

相似文献

专利
中文文献
外文文献

1. 基于逐点扩充以及局部仿射变换的流形学习算法 [P] . 中国专利： CN109871879A . 2019-06-11
2. 一种基于局部线性回归的流形学习泛化算法 [P] . 中国专利： CN104050482A . 2014-09-17
3. COMPONENT PUBLISHING METHOD, COMPONENT BUILDING METHOD BASED ON GRAPHICAL MACHINE LEARNING ALGORITHM PLATFORM, AND GRAPHICAL MACHINE LEARNING ALGORITHM PLATFORM [P] . EP3567474B1 . 2021-10-13

机译：基于图形机学习算法平台的组件发布方法，组件构建方法和图形机学习算法平台
4. COMPONENT PUBLISHING METHOD, COMPONENT BUILDING METHOD BASED ON GRAPHICAL MACHINE LEARNING ALGORITHM PLATFORM, AND GRAPHICAL MACHINE LEARNING ALGORITHM PLATFORM [P] . 欧洲知识产权局专利： EP3567474A4 . 2020-01-15

机译：组件发布方法，基于图形机器学习算法平台的组件构建方法，以及图形机器学习算法平台
5. Component Release Method, Graphic Machine Learning Algorithm Platform Based Component Construction Method, and Graphic Machine Learning Algorithm Platform [P] . 日本专利： JP2020505670A . 2020-02-20

机译：组件发布方法，基于图形机器学习算法平台的组件构建方法和图形机器学习算法平台