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极客学院_张潼_线性判别分析_机器学习-量化交易系统综述_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-09-20 / 浏览次数:1

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多种具有相同的不同形状名称。例如,两个可能是非常斜体只是一个尖点而不是一个循环或它可能是一个非常循环的两个,一个,一个大循环而且非常圆。对于许多类型的情况也是如此对象,类更多地由什么定义对象的用途,而不是它的视觉效果出现。所以考虑椅子。我们称之为种类繁多椅子,从扶手椅到现代椅子用钢框架和木背制成基本上你可以坐的任何东西。另一件事让人难以理解认识对象,就是我们拥有的不同的观点。因此,有各种各样的观点从中我们可以识别3D对象。现在,观点的变化导致了变化标准机器学习的图像方法无法应付。问题是信息跳跃在输入维度之间。因此,通常设想输入尺寸对应像素,如果一个物体在世界上移动而你却没有移动你的眼睛跟随它,将发生有关该对象的信息不同的像素。那不是我们通常的那种必须处理机器学习。只是强调这一点,假设我们有一个医学数据库,其中一个输入是患者和另一个患者的年龄输入是患者的体重。我们开始做机器学习,并且然后我们意识到有些编码器有实际上改变了我提到的输入正在编码哪个属性。因此对于他们提出的编码员之一他们应该放置年龄的重量,和他们把年龄放在应该放的地方重量。显然,我们不会继续这样做我们的学习。我们试着做点什么来解决这个问题。这将使一切都出错。我把这种现象称为跳跃。当信息从一个输入跳转时维度到另一个。这就是Viewpoint的功能和它的功能我们需要解决的问题。最好我们想把它修好系统的方式。 在这个视频中,我
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