Book_004_Edge_AI_課程_征服高維度運算_ok8.pdf
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【边缘AI与AIoT课程:征服高维度运算】 在机器学习和人工智能领域,处理高维度数据是一项挑战,这被称为“维度灾难”或“维度的诅咒”。维度灾难指的是随着数据特征数量的增加,计算复杂性和分析难度急剧上升。这个问题最早由理查德·贝尔曼在优化问题中提出,它在高维空间中表现为许多不寻常的现象,例如样本之间的距离变得极其相似,导致分类和聚类困难。随着维度的增加,数据分布的特点可能会消失,使得传统算法失效。 为了解决这个问题,高煥堂在《Edge AI & AIoT 課程:征服高维度運算》中引入了自编码器(Autoencoder, AE)这一强大的工具。自编码器是一种无监督学习模型,被比喻为“ML瑞士刀”,因为它具有多种用途,包括降维、数据压缩、特征提取和异常检测等。AE通过反向传播技术训练,目的是使输出值Y尽可能接近输入值X,即使得原始数据在经过低维的隐藏层表示后,仍然能够保持其关键信息。 AE的核心结构包含两个部分:编码器和解码器。编码器将高维度输入数据映射到一个低维度的潜伏空间,这个过程称为编码,其中的特征被压缩和抽象。解码器则负责从这个低维表示恢复到接近原始输入的数据,这一过程称为解码。这种降维技术不仅降低了计算成本,还能够在保持数据重要信息的基础上,提高处理速度和效率。 特别地,堆叠自编码器(Stacked Autoencoder)是AE的一种变体,它通过多个连续的自编码器层来逐级降低数据的维度,每一层都在前一层的低维表示上学习新的特征,从而实现更深层次的抽象和信息保留。这种方法在处理高维图像、文本和其他复杂数据时特别有效。 在自然语言处理(NLP)中,自编码器也被用来寻找同义词。通过学习文本数据的低维表示,AE可以帮助识别语义上相似的词语,这对于构建语言模型、文本分类和信息检索系统等任务至关重要。 解决维度灾难的关键在于找到合适的方法来压缩数据并保持其重要特征。自编码器作为一种强大的降维工具,已经在边缘计算(Edge AI)和物联网(AIoT)领域得到广泛应用,帮助我们应对大数据时代的挑战,提升模型的性能和计算效率。
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