...achines 第八周：Unsupervised Learning 8.1 Unsupervised Learning 8.2 Dimensionality Reduction 第九周：Anomaly Detection 9.1 Anomaly Detection 9.2 Recommender Systems 第十周：Large Scale Machine Learnin...
...，得到了比Neural Network (NN)更低的test error。Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks (2006)- 提 出deep autoencoder，作为数据降维方法发在Science上。Autoencoder是一类通过最小化函数集对训练集数据的重构误差，自 适应地编...
...算法。 Hinton, G. E. and Salakhutdinov, R. R. Reducing the dimensionality of data with neural networks. Science, vol. 313, no. 5786, pp. 504–507, 2006. Science上的大作。这篇论文可是算作一个里程碑，它标志...
...ence, Machine Learning, and Deep Learning? (nvidia.com) Optimization and Dimensionality Reduction Seven Techniques for Data Dimensionality Reduction (knime.org) Principal components analysis (S...
...t;for2Dconvolution. filters:Integer,thedimensionalityoftheoutputspace(i.e.thenumber offiltersintheconvolution). kernel_size:Anintegeror&nb...
...腺癌、kddcup 99、iris、加州房价等诸多开源的数据集 降维(Dimensionality Reduction): 为了特征筛选、统计可视化来减少属性的数量。 特征提取(Feature extraction)： 定义文件或者图片中的属性。 特征筛选(Feature selection)： 为了建立监督学...
...取尽可能多的特征来训练模型。但由于维度诅咒（Curse of Dimensionality，指选择的特征过多反而会导致模型失效），我们不可能将所有的SMART特征值都作为模型输入来训练模型，特别是SMART特征值中包括原始值和归一化值等不同纬度...
...tor 特征向量 redundant 冗余 variance 方差 smoothing 平滑 dimensionality reduction 降维 regularization 正则化 reflection matrix 反射矩阵 decorrelation 去相关 Principal Components Analysis (PCA) 主成分分析 ze...
...过程。 这类模型包括「聚类」(clustering)任务和「降维」(dimensionality reduction)任务。 聚类算法可以将数据分成不同的组别，而降维算法追求用更简洁的方式表现数据。 ? 3 半监督学习 另外，还有一种半监督学习(semi-supervised learning)...
...准备展开描述，不然就要提到XOR，维度诅咒（The Curse of Dimensionality）等等相对枯燥而且很难说清楚的理论知识了。简单来说，提升维度当然是一个很厉害人人都想的东西，参考三体中的降维打击。但是与此同时也带来了很多计算...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
