Manifold

阅读笔记（TMM2022）Image stitching with manifold optimization

ZhangL,HuangH.Imagestitchingwithmanifoldoptimization[J].IEEETransactionsonMultimedia,2022.

J@u1·2024-02-20 20:24

流形：可以“局部欧几里得空间化”的一个拓扑空间

维基百科，自由的百科全书在数学中，流形（英语：manifold）是可以“局部欧几里得空间化”的一个拓扑空间，即在此拓扑空间中，每个点附近“局部类似于欧氏空间”。

缄默0603·2024-01-20 07:35

机器学习中的流形学习算法 Manifold Learning

1.流形学习概述流形学习manifoldlearning，于2000年在Science杂志上首次提出，是一大类基于流形的框架，是机器学习、模式识别中的一种方法，在维数约简（降维）方面具有广泛的应用。它的主要思想是将高维的数据映射到低维，使低维的数据能够反映原高维数据的某些本质结构特征。不同于一般意义上的数据降维方法，典型如autoencoders等通过学习得到一种参数化的模型，能够适用于任何输入向

scott198512·2024-01-06 09:11

English phrase

morechallengingyetmorepractical更有挑战性但是更符合实际的pairwise成对的fine-grained精细的manifold流形zeroshotlearning0样本学习

satadriver·2023-12-22 15:10

详细解答T-SNE程序中from sklearn.manifold import TSNE的数据设置，包括输入数据，绘制颜色的参数设置，代码复制可用！！

文章目录前言——TSNE是t-DistributedStochasticNeighborEmbedding的缩写1、可运行的T-SNE程序2.实验结果3、针对上述程序我们详细分析T-SNE的使用方法3.1加载数据3.2TSNE降维3.3绘制点3.4关于颜色设置，颜色使用的标签数据的说明c=y总结前言——TSNE是t-DistributedStochasticNeighborEmbedding的缩写

小桥流水---人工智能·2023-11-27 03:13

聚类_21范数_NMF_非负矩阵分解：Robust Manifold Nonnegative Matrix Factorization

将21范数应用到NMF的一篇论文，写的有些简略，后面有时间再补充Abstract非负矩阵分解（NMF）是用于数据分析的应用最广泛的聚类技术之一。由于目标函数中含有每个数据点的平方残差误差，因此易受极端值影响。本文提出鲁棒流形非负矩阵分解（RMNMF）方法，使用21范数，并在相同的聚类框架下集成NMF和谱聚类。本文还指出了现有NMF方法的解决方案唯一性问题，并提出了一个额外的正交约束来解决这个问题。

Lr_AI·2023-11-01 19:38

用TSNE实现特征降维可视化

,从而确定具体哪些类别的识别准确率高.tSNE效果代码实现importtimeimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimport(manifold

In.Z·2023-10-28 09:31

lidar_camera_calib学习笔记（激光雷达相机标定）

参考项目链接：https://gitee.com/manifold/lidar_camera_calib/tree/master项目提供的bag中的信息pointgrey.yaml文件内容%YAML:1.0K

Flying Stone·2023-10-25 22:53

【matplotlib】降维可视化

参见：sklearn.manifoldhttps://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.manifold下面是正文内容

学渣渣渣渣渣·2023-10-01 02:00

【流形和流形空间（姿态）】

定义流形（Manifold）是一种广义的曲面概念，用于描述局部上类似于欧几里德空间的空间。简而言之，流形是一个局部与欧几里德空间同胚（homeomorphic）的空间，但并不一定是全局上同胚的。

( ?_?)·2023-09-27 03:24

无代码NFT平台Highlight.xyz简化创作者的技术障碍

基于以太坊的平台Manifold.xyz帮助创作者铸造带有智能合约技术的NFT。DAO治理的Universe.xyz帮助艺术家推出社群驱动的NFT宇宙。

DNSPod·2023-09-23 18:07

流形学习（Manifold Learning）, 降维, pca, ica, lda

流形学习是机器学习的一种，这种方法是对数据本身特征的一种挖掘，是信号处理领域最经典的方法之一。流形学习的本质是用低维度数据分布去解释高纬度数据，也可以把它理解成寻找一个高维数据空间到低维数据空间的映射。举个栗子，空间中有一个三维圆锥物体，一个二维世界的人想去观测这个物体，用什么样的方法呢？如果圆锥位于它的正上方，二维人只能观测到一个圆形的投影，它也无法区分这个投影是属于一个圆锥还是一个圆球。此时，

给力桃·2023-09-17 17:50

论文笔记-精读-8.22-Manifold Regularized Dynamic Network Pruning

目录总结要解决的问题&解决的情况问题方法的优缺点优点缺点实验结果如何有哪些可以提升正文概要先验知识流型动态剪枝-Maniprune复杂性相似性总结关于本篇文所解决问题的总结写在前面，方便一些朋友阅读，也方便自己从具体的方法中跳脱出来，高屋建瓴、理清思路。要解决的问题&解决的情况问题主要是：staticprune达不到高的剪枝率，文章这是因为他们没有充分发掘输入中的信息；方法的优缺点直觉上，这个基于

ywsdxxzj·2023-08-24 20:16

Maven Manifold 条件编译

另外lombok可以manifold一同使用，见下方配置。

东方fan·2023-08-04 10:55

【Java】扩展方法（java9以上才能享受的）

让java8也能用上扩展函数让java8也能用上扩展函数什么是扩展方法为什么需要扩展方法在Java中怎么实现扩展方法准备条件编写扩展方法数组扩展方法扩展静态方法建议关于Manifold谨慎添加扩展方法让

时光不等仁·2023-08-03 03:21

Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold 笔记

论文：https://arxiv.org/abs/2305.10973摘要合成满足用户需求的视觉内容通常需要对生成对象的姿态、形状、表情和布局进行灵活和精确的可控性。现有的方法通过手动注释的训练数据或先验的3D模型来获得生成对抗网络（GANs）的可控性，但这些方法通常缺乏灵活性、精确性和通用性。在本文中，我们研究了一种强大但很少被探索的控制GANs的方式，即以用户交互的方式“拖动”图像中的任何点，

YYY7·2023-07-14 03:18

【FME- HOW- TO系列】01 如何在FME中执行此操作

介绍2004年，康奈尔大学的一组学生创建了一个名为“如何在ArcGIS/Manifold中执行此操作”的指南，其中详细说明了如何使用ArcGIS和Manifold工具完成一组常见的GIS任务。

fmechina·2023-06-23 14:27

【论文精读03】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold

【论文精读03】DragYourGAN:InteractivePoint-basedManipulationontheGenerativeImageManifold论文下载链接：https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/DragGAN/data/paper.pdf代码地址：https://github.com/XingangPan/DragGAN本文是近期被SIGG

Yozu_Roo·2023-06-10 06:38

【论文简介】DragGAN:Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold （6月即将开源）

在生成图像流形上的基于交互式点控制论文以StyleGAN2架构为基础，实现了点点鼠标、拽一拽关键点就能P图的效果（虽然效果惊人，目前只能在特定数据集进行编辑）官方项目地址：https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/DragGAN/科研媒体报道：让GAN再次伟大！拽一拽关键点就能让狮子张嘴&大象转身，汤晓鸥弟子的DragGAN爆火，网友：R.I.P.Photoshop

曾小蛙·2023-06-10 06:08

DragGAN:interactive point-based manipulation on the generative image manifold

AI绘画可控性研究与应用清华美院课程的文字稿和PPThttps://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxOTczNjQ2OQ==&mid=2247484794&idx=1&sn=3556e5c467512953596237d71326be6e&chksm=97d7f580a0a07c968dedb02d0ca46a384643e38b51b871c7a4f89b38a04fb

Kun Li·2023-06-10 06:08

论文阅读：Unsupervised Manifold Linearizing and Clustering

Author:TianjiaoDing,ShengbangTong,KwanHoRyanChan,XiliDai,YiMa,BenjaminD.HaeffeleAbstract在本文中，我们建议同时执行聚类并通过最大编码率降低来学习子空间联合表示。对合成和现实数据集的实验表明，所提出的方法实现了与最先进的替代方法相当的聚类精度，同时更具可扩展性和学习几何意义的表示。1.Introduction我们

塔_Tass·2023-04-21 10:53

manifold.ext.rt manifold @Extension

在使用manifold的时候需要以下步骤：IfyousimplywanttoexperimentwithManifold,thisprojectwillhelpgetyoustarted.gitclonehttps

lichengwei816·2023-04-19 00:42

【每日一词】manifold

1、释义manifold:adj.繁多的，多种多样的。

不是AI·2023-04-15 03:58

李宏毅 GAN lecture(2018)笔记_P6

TipsforImprovingGAN-WGAN,EBGAN首先是JSdivergence失效的原因inputdomain和Generatordomain大概率没有overlap两个原因image分布是高维空间的低维manifold

conson_wm·2023-03-16 08:34

sklearn.manifold.TSNE 实现 t-SNE降维和可视化

sklearn.manifold.TSNE实现t-SNE的降维和可视化文章目录sklearn.manifold.TSNE实现t-SNE的降维和可视化1.介绍2.代码示例3.sklearn.manifold.TSNE

wild kindom·2023-02-06 17:39

浅谈流形学习 Manifold Learning 和 SNE t-SNE

本人也刚刚学习流形学习不久，感觉很多东西都不太厉害。涉及很多微分流行和黎曼几何等数学知识。关于流行学习的科普文章首推pluskid写的《浅谈流行学习》，里面有很多通俗易懂的例子和解释。强烈推荐，看了以后会有一个直观的认识。另外，这里有一编讲SNE和t-SNE的深度好文，里面涉及到比较复杂的算法知识，很有阅读价值。

a921122·2023-02-06 17:01

从Manifold到SNE再到t-SNE再回到Manifold

流形Manifold将流形引入到机器学习领域主要有两个用途：改进原本欧式空间中的算法，使它能作用到流形上，直接或者间接地利用和流行的性质和构造。

SSSAN值狂掉·2023-02-06 17:59

【知识学习】马氏距离 Mahalanobis Distance

目录1.协方差的意义2.马氏距离2.1概述2.2公式2.3实际意义2.4局限性2.4.1协方差矩阵必须满秩【不平衡数据少数类一般都不是】2.4.2不能处理非线性流形（manifold）的问题【线性流形和非线性流形

qq_44122600·2023-01-31 13:34

open3d 构建mesh

#输入是顶点以及每个三角形的索引defget_non_manifold_vertex_mesh(verts,triangles):#verts=np.array(#[#[-1,0,-1],#[1,0,-

ANTennaaa·2023-01-26 09:25

其他算法-非线性降维t-SNE

目录t-SNE流形学习SNE算法原理SNE求解对称SNEt-SNE基于sklearn的t-SNEt-SNE流形学习流形（manifold）是几何中的一个概念，它是高维空间中的几何结构，即空间中的点构成的集合

tzc_fly·2023-01-02 12:41

基于sklearn.manifold的 T-SNE 的简单使用（介绍关系数据和图像数据）+ matplotlib的简单使用

0.写作目的好记性不如烂笔头。1.针对关系数据（表格类型）的使用1.1将关系数据降维二维dataNumpy为numpy.array类型的数据。详细见参考[1].fromsklearn.manifoldimportTSNEimportnumpyasnp##thisparametersaredefaultparameters##data_tsneis:array,shape(n_samples,n_c

holmes_MX·2022-12-27 03:34

机器学习----流行学习（manifold learning）的通俗理解

我们先来理解流形：流形(manifold)是一般几何对象的总称，包括各种维度的曲线与曲面等，和一般的降维分析一样，流形学习是把一组在高维空间中的数据在低维空间中重新表示。不同

刘星星儿·2022-12-20 17:39

python-科研绘图系列（5）-用TSNE降维并可视化

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportmanifoldimportpickleimporttimeimportpandasaspddefvisual(X):tsne=manifold.TSNE

好人就是拉风·2022-12-16 08:33

t-SNE(降维)可视化 (sklearn.manifold.TSNE)(sklearn digits手写数据集)

sklearn.manifold.TSNEfromtimeimporttimeimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplo

hxxjxw·2022-12-14 19:01

【t-SNE可视化-代码】

`中颜色问题代码整体代码t-SNE.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.manifold

a5_b6c7·2022-12-14 18:30

Manifold regularized discriminative feature selection for multi-label learning（基于流式正则化判别多标记学习的特征选择）

论文大纲：背景特征选择的方法详细介绍MDFS方法实验结果分析讨论和结论背景：在多标签学习中，对象本质上与多个语义相关，数据类型同时面临高特征维数的影响，如生物信息学和文本挖掘等应用。为了解决学习问题，提出了特征选择这一关键技术来降低维数，而以往的多标签特征选择方法大多是从传统的单标签特征选择方法中直接转化而来的，或者是在标签信息的开发过程中半途而废，从而导致了多标签特征选择方法的不足所选特征子集中

好好的同学·2022-12-14 16:49

流形（Manifold）初步

欧几里得几何学(EuclideanGeometry)两千三百年前，古希腊数学家欧几里得著成了《几何原本》，构建了被后世称为“欧几里得几何学”的研究图形的方法。欧几里得创立了当时颇为独特的公理系统，即首先提出一些显然的、不言自明的公理。比如，他提出了“三角形的内角和一定等于一百八十度”的定理，他的许多几何计算也是基于此，并且看起来颇为正确。但是后来的数学家对此产生了质疑，认为这个定理是缘于经验而并非

wangxiaojun911·2022-12-14 11:39

流形-Manifold

流形，也就是Manifold。不知道你有没有为我在本文开头放上的那个地球的图片感到困惑？这是因为球面是一个很典型的流形的例子，而地球就是一个很典型的“球面”啦（姑且当作球面好啦）。

qrlhl·2022-12-14 11:09

流形（Manifold) 简介

转载fromhttp://www.sigvc.org/why/book/3dp/chap3.6.2.htm3D模型必须为流形（Manifold）3D模型必须为流形。

qq_42391439·2022-12-14 11:08

流形(Manifold)学习的理解

写在前面文章参考夏天/isummer的博客园,参考链接:https://www.cnblogs.com/icmzn/p/11082509.html1.关于流形的理解流形学习的观点:我们所能观察到的数据实际上是由一个低维流形映射到高维空间上的，即这些数据所在的空间是“嵌入在高维空间的低维流形”。由于数据内部特征的限制，一些高维中的数据会产生维度上的冗余，实际上只需要比较低的维度就能唯一地表示。直观上

JaydenQ·2022-12-14 11:31

什么是流形（manifold）、流形学习

流形（manifold）流形是几何中的一个概念，它是高维空间中的几何结构，即空间中的点构成的集合。可以简单的将流形理解成二维空间的曲线，三维空间的曲面在更高维空间的推广。

Rolandxxx·2022-12-14 11:58

【无人机自主导航7 SLAM】大疆Manifold2C平台及Intel Realsense D435i RGB-D相机实现ORB-SLAM3

D435i相机在前一章节内容已有提及。一、环境配置与相机参数修正相关内容参见之前的文章，本文测试的相机配置如下：二、参看相机发布话题2.1直接获取D435i相机为Intelrealsense的产品，其提供的ORS功能包有相关的launch启动文件，可以从对应相机类型的launch中获知话题名。2.2间接获取编译Intelrealsense功能包后，执行对应的launch文件，通过：rostopic

GanAHE·2022-12-13 20:52

用一根网线连接电脑和Manifold（树莓派）

用一根网线连接电脑和Manifold（树莓派）manifold没有无线网卡，导致远程调试非常的困难。每次调试的时候都需要接一个显示器和键盘鼠标，非常麻烦。

qq_45749038·2022-12-06 11:38

t-SNE可视化

sklearn.manifold.T

YingMila·2022-12-04 21:07

群论初步学习

群论学习01群的定义李群的定义群的定义近来，在机器学习当中不时会出现群论的知识，主要是在在计算机图形和视觉方面，都投入到模式分布流形(Manifold)的研究。

Eckert vain·2022-11-25 12:48

GAN学习笔记:MMGAN:Manifold-Matching Generative Adversarial Network

一、主要思想MMGAN的一个重要思想在于：数据可以分为两个不同的manifold：真实数据和生成数据。那么，训练G的目标就是尽可能地match这两个manifold。

sherry颖·2022-11-24 08:37

TSNE实现降维及可视化

接口参数解释：sklearn.manifold.TSNE(n_components=2,perplexity=30.0,ear

CtrlZ1·2022-11-23 12:52

python找不到指定模块sklearn怎么办_python中sklearn找不到指定模块怎么办

在importsklearn.manifold时出现ImportError:DLLloadfailed：找不到指定的

黄昏看日出·2022-11-23 01:29

【20210914】【机器/深度学习】一种非线性降维的手段——manifold learning流形学习

一、背景高维数据不像2-3维数据那么容易可视化，它很难通过图表展示数据本身的内部结构。所以为了实现数据集结构的可视化，数据的维度必须通过某种方式降维。二、常用的降维手段一系列监督或非监督的线性降维框架，如：PrincipalComponentAnalysis(PCA,主成分分析)、IndependentComponentAnalysis(独立成分分析)、LinearDiscriminantAnal

Satisfying·2022-11-20 15:43

基于卷积神经网络故障诊断模型的 t-SNE特征可视化

基于卷积神经网络故障诊断模型的t-SNE特征可视化1.t-sne可视化基本概念2.sklearn.manifold.TSNE函数的参数说明3.基于tensorflow2卷积网络t-SNE特征可视化参考1

cnjs1994·2022-11-14 19:46

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