manifold 第2页

基于图嵌入的降维算法——边界流行嵌入Marginal Manifold Embedding（MME）

0、前言针对MFA算法中样本点所选择的同类近邻点和异类近邻点之间没有必然的联系，和LDSA算法中样本点的近邻只有同类样本的问题，边界流行嵌入算法MME被提出。1、MME算法原理MME与MFA与LDSA类似，都需要确定每个样本的同类近邻和异类近邻并分别构建本征图和惩罚图。他们的核心思想都是通过线性映射，让原有数据集中的不同类别容易区分。区别在于同类近邻和异类近邻如何构建，以及目标函数如何表达。MME

机器猫001·2021-10-27 15:42

机器学习40讲学习笔记-14 非线性降维：流形学习

在机器学习中，流形（manifold）指的是嵌入在高维数据空间中的低维子空间，它的维数是低维数据变化的自由度（degreeoffreedomofvariability），也叫作固有维度（intrinsicdimensionality

bohu83·2021-05-16 00:09

单细胞谱系分化高级算法

它们与传统的伪时序分析方法（pseudotimeanalysis）略有所不同，用到了流形（manifold）学习的原理。

Steven潘·2021-02-14 23:21

MANIFOLD 2-G 掉坑手册

MANIFOLD2-G踏坑手册前言问题过程套娃式缺包aptitude误删进入恢复模式报错官方售后后言前言感觉MANIDOLD2-G这回要完结了，踏坑踏不下去了。

GRF-Sunomikp31·2021-01-19 02:30

流形学习（manifold learning）综述

假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形，流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构，即找到高维空间中的低维流形，并求出相应的嵌入映射，以实现维数约简或者数据可视化。它是从观测到的现象中去寻找事物的本质，找到产生数据的内在规律。流形学习方法是模式识别中的基本方法，分为线性流形学习算法和非线性流形学习算法，线性方法就是传统的方法如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），非线行流形学习

一片祥云·2020-12-30 15:27

MANIFOLD 2-G 踏坑手册

MANIFOLD2-G踏坑手册1、电源供电问题2、MANIFOLD2-G联网问题3、MANIFOLD2-G风扇问题4、换源5、MANIFOLD2-G软件安装6、opencv的安装问题1、电源供电问题MANIFOLD2

GRF-Sunomikp31·2020-12-16 00:53

【全文翻译】Domain Adaptation by Class Centroid Matching and Local Manifold Self-Learning

DomainAdaptationbyClassCentroidMatchingandLocalManifoldSelf-LearningAbstract1.Introduction2.RelatedWorkA.UnsupervisedDomainAdaptationB.Semi-supervisedDomainAdaptationC.LocalManifoldLearning3.PROPOSEDM

小林家的妹抖龙·2020-10-07 23:41

Manifold

在介绍Manifold（流形）之前，我们需要先了解欧几里得空间（EuclideanSpace）。我们所熟知的所有基础物理、数学都是建立在欧几里得空间基础上的。

_R·2020-09-17 06:26

t-sne降维处理

fromtimeimporttimeimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3d.axes3dimportAxes3Dfromsklearnimport(manifold

高元树一·2020-09-17 05:31

多模态多类别数据可视化

fromtimeimporttimeimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3d.axes3dimportAxes3Dfromsklearnimport(manifold

高元树一·2020-09-17 05:31

几何拓扑基本理论

文章目录综述同伦Homotopy同胚homomorphismHomology超集Manifold楔积（外积）Ref综述记录基本的概念与学习过程。

Frank（Zhiyang-Dou）·2020-09-16 20:34

《Object Co-segmentation via Graph Optimized-Flexible Manifold Ranking》阅读笔记

1.目标协同分割给定一组包含同一语义类中相同或相似对象的图像，目标共分割的目的就是从所有图像中发现并分割出这些协同对象示。2.图像特征给定一组相关图像集合Ω={I1,...Im}\Omega=\{I_1,...I_m\}Ω={I1,...Im}，利用SLICSLICSLIC聚类算法(参考上篇博客《SLICSuperpixelsComparedtoState-of-the-ArtSuperpixel

monster.YC·2020-09-15 20:26

DJI OSDK开发实例篇（针对初学者， Linux C++)

关于大疆OSDK开发前，如何配置，官网或者其它博客都有比较详细的介绍，这里推荐一篇博文：DJIM210RTKV2+manifold2Onboad-SDK开发流程及踩坑合集(一)结合官网Doc看即可。

dingpwen·2020-08-30 15:48

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。

l317820483·2020-08-25 00:30

浅谈流形学习(Manifold Learning)

MachineLearning虽然名字里带了Learning一个词，让人乍一看觉得和Intelligence相比不过是换了个说法而已，然而事实上这里的Learning的意义要朴素得多。我们来看一看MachineLearning的典型的流程就知道了，其实有时候觉得和应用数学或者更通俗的数学建模有些类似，通常我们会有需要分析或者处理的数据，根据一些经验和一些假设，我们可以构建一个模型，这个模型会有一些

勇往直前的流浪刀客·2020-08-24 20:29

流形学习(Manifold Learning)

流形学习(ManifoldLearning)前言流行学习简介主要的代表方法1)Isomap(等距映射)Isomap算法步骤：2)LLE(LocallyLinearEmbedding)局部线性嵌入LLE基本思想：LLE算法步骤：Isomap与LLE的比较：3)LE(LaplacianEigenmaps)拉普拉斯特征映射谱图理论：LE基本思想：LE算法步骤：4)LPP(LocalityPreservi

chenaiyanmie·2020-08-24 19:14

流形学习

ManifoldLearning或者仅仅Manifold本身通常就听起来颇有些深奥的感觉，不过如果并不是想要进行严格的理论推导的话，也可以从许多直观的例子得到一些感性的认识，正好我也就借这个机会来简单地谈一下这个话题吧

saber·2020-08-24 19:19

Natural and Realistic Single Image Super-Resolution with Explicit Natural Manifold Discrimination笔记

文章发表于CVPR2019论文及源码：https://github.com/JWSoh/NatSR许多使用CNN网络的SISR模型使用失真导向（distortion-oriented）的损失函数，这类模型很难恢复真实图像纹理内容和细节，看起来较模糊，没有较好的视觉效果。恢复真实纹理和细节在图像超分辨领域仍然是一项挑战，目前有一些关于这方面的工作，如SRGAN，EnhancedNet，SFT-GAN

骑猪撞地球J·2020-08-22 00:17

DJI M210+Onboard-SDK(OSDK)开发——（一）上位机安装，连线和依赖库（M210 Checklist）

一、上位机检查列表manifold2(妙算2)在2019年5月28日发布，最好能用妙算2作为机载计算机。其核心是一个NvidiaTX2，因此也可以使用其他载板的TX2。Odroid性能会差一些。

冬青实验室·2020-08-19 23:41

RoboMaster_SWPU铁人战队视觉组工作笔记（一）

QT5.9.4与OpenCV3.0.0配置大疆最近推出了他们的第二代妙算微型电脑manifold2，无人机和哨兵由于设计尺寸等原因考虑，优先选择妙算2作为机载电脑搭配，查看妙算2的技术手册发现配置的

Mr.羊·2020-08-15 07:17

【妙算使用笔记】妙算学（zhe）习（teng）笔记 ——MANIFOLD下安装Onboard SDK

妙算学（zhe）习（teng）笔记——MANIFOLD下安装OnboardSDK最近本人不慎在折腾妙算的过程中走火入魔，将妙算刷死了。。。结果只好从头开始，从最原始的妙算装上OnboardSDK。

凡人就行·2020-08-11 13:48

模型表示的数据结构 Nonmanifold 和Manifold

Manifoldobject：1.可用半边Half-Edge数据结构，见http://www.flipcode.com/articles/article_halfedge.shtml2.可用翼边Winged-Edge数据结构，见http://www.cs.mtu.edu/~shene/COURSES/cs3621/NOTES/model/winged-e.htmlNonmainfold:1.Par

lostown·2020-08-09 22:11

流形优化： Manifold Optimization 1：流形优化的应用（1）

译自书《OptimizationAlgorithmsonMatrixManifolds》在矩阵流形上优化一个实值函数，是科研和工程中广泛存在的问题。在这一章节中，我们将会讨论几个相关的例子，以此体现研究流形优化的动机和意义。在第一部分，我们聚焦于特征值问题。这个问题将作为一个典型的例子贯穿全书。这显然是一个非常重要的问题，已经，且仍会被广泛地研究。作为一个优化问题，它自然地属于本书提出的框架，即其

B417科研笔记·2020-08-09 01:42

calabi yau manifold

calabiyaumanifoldmatlabcode:t=pi*2/3;%转角控制参数n=6;%指数控制变量k=2;%[k]和[g]遍历[0,n-1]，因此共有[n*n]种不同的组合g=4;%每一个组合都确定一个平面片，所有的平面片组成一个奇异的曲面a=-1:0.05:1;b=0:0.05:pi/2;[m,s]=meshgrid(a,b);%u1=exp(2*k*pi*1i/n)*cosh(m+

hjwang1·2020-08-08 16:00

妙算（manifold）上cuda、opencv以及qt的配置

回家第一天，配置妙算环境成功，写篇博客记录下过程，（之前配置qt一直没成功==vs用多了vim实在用不惯）。一、安装CUDA(同官方PDF)1.访问下链接:http://developer.download.nvidia.com/embedded/L4T/r21_Release_v3.0/cuda-repo-l4t-r21.3-6-5-prod_6.5-42_armhf.deb2.执行以下命令安装

丶kaka·2020-08-07 19:53

RoboMaster_SWPU铁人战队视觉组工作笔记（一）

QT5.9.4与OpenCV3.0.0配置大疆最近推出了他们的第二代妙算微型电脑manifold2，无人机和哨兵由于设计尺寸等原因考虑，优先选择妙算2作为机载电脑搭配，查看妙算2的技术手册发现配置的

SWPU_机器人实验室·2020-08-04 22:08

MANFOLD TX2配置Pytorch1.x方法总结（Python3.5+CUDA9.0+Opencv3.4.1）

硬件环境：MANFOLDTX2Ubuntu16.04Python3.5CUDA9.0CDUANN7.x配置过程：1、查看CUDA与CUDANN版本dji@manifold2:~$nvcc-Vnvcc:NVIDIA

qq_37172182·2020-08-03 22:44

python利用pandas读取.data文件并对nan进行处理

data=pd.read_csv('manifold/secom.data',sep=''

Cyril_KI·2020-08-03 10:38

python--sklearn,聚类结果可视化工具TSNE

envpython2#--coding:utf-8--34#接kmeans.py5#k_means.py中得到三维规范化数据data_zs；6#r增加了最后一列，列索引为“聚类类别”78fromsklearn.manifold

阳光zfc·2020-07-29 22:32

大疆onboard到Android device数据透传

一、软硬件环境：Onboard端:无人机：大疆M100;开发板：Manifold;OnboardSDK版本：3.2Mobile端：MobileSDK版本：4.4.1；Android

laotanseu·2020-07-29 20:04

IMU Preintegration On Manifold(1)

1SO(3)Group关于SO(3)的介绍略过，这里只列出几个近似的公式：Exp(δθ)≈I+[θ]×(1)Exp(θ+δθ)≈Exp(θ)Exp(Jr(θ)δθ)(2)Exp(θ)Exp(δθ)≈Exp(θ+J−1r(θ)δθ)(3)Exp(δϕ)Exp(δθ)≈Exp(δϕ+J−1r(δϕ)δθ)≈Exp(δϕ+δθ)(4)以及Adjoint表示：Exp(θ)R=RExp(RTθ)(5)2IM

zerolover·2020-07-29 02:30

VIO概述　On-Manifold Preintegration for Real-Time Visual--Inertial Odometry

目前的研究方向可以总结为在滤波算法中实现高精度，在优化算法中追求实时性．当加入IMU后，研究方向分为松耦合和紧耦合，松耦合分别单独计算出IMU测量得到的状态和视觉里程计得到的状态然后融合，紧耦合则将IMU测量和视觉约束信息放在一个非线性优化函数中去优化．紧耦合的框架使得IMU数据可以对视觉里程计进行矫正，同时视觉里程计信息也可以矫正IMU的零偏，因此一般认为紧耦合的定位精度较高．个人认为松耦合和滤

weixin_34050427·2020-07-28 18:51

manifold.LocallyLinearEmbedding（LLE）流形学习之局部线性嵌入算法详解

高维数据难于可视化，需先经过降维处理。线性降维框架如PrincipalComponentAnalysis(PCA,主成分分析)、IndependentComponentAnalysis（独立成分分析）、LinearDiscriminantAnalysis（线性判别分析）等，但常会错失数据结构中的非线性项。ManifoldLearing可以看作一种生成类似PCA的线性框架，不同的是可以对数据中的非线

Quant_Learner·2020-07-15 19:09

sklearn.manifold（流式学习）模块结构及用法||LLE参数、属性、方法详解

manifoldlearning流形学习是一种非线性降维的手段。这项工作的算法基于以下想法：很多数据集的维度只是人为的高。多维度数据集非常难于可视化。反而2维或者3维数据很容易通过图表展示数据本身的内部结构，等价的高维绘图就远没有那么直观了。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。最简单的降维手段是数据的随机投影。虽然这种方式实现一定程度的数据结构可视化，但是选择的随意性导致结

Quant_Learner·2020-07-15 13:30

pointnet与pointnet++

整合几位网上的大佬的经验一、三维深度学习非欧式（manifold，graph）：在流形或图的结构上进行卷积，三维点云可以表现为mesh结构，可以通过点对之间临接关系表现为图的结构。

cold星辰·2020-07-14 17:02

流形（manifold）介绍

最近一直再看属性选择和聚类方向的论文，其中一直有提到manifold这个概念，从网络上学习一波，将学习结果记录下来给大家分享流形是一种空间，一个流形好比是一个d维的空间，在一个m维的空间中(m>d)被扭曲之后的结果

李莹斌XJTU·2020-07-14 17:19

Ubuntu16.04下通过一根网线 ssh终端登录Linux设备（树莓派、TX2、Manifold妙算等）

已测试成功环境：主机：Ubuntu16.04系统（Windows下使用putty也可以）终端设备：JetsonTX2、树莓派3B、DJIManifold妙算均测试成功准备条件：1、主机最好可以上网，上不了网的话登进去其他设备也就没了意义哇，，（WIFI、有线都可以，但最好WIFI，有线的话要保证还剩余另一个网口可以插网线连设备）2、刷好系统的终端设备，需要知道用户名以及登录密码。操作步骤：1、要连

圣右·2020-07-13 01:53

机器学习sklearn（15）TSNE降维

bindog.github.io/blog/2016/06/04/from-sne-to-tsne-to-largevis/#0x02-%E4%BB%8Esne%E8%AF%B4%E8%B5%B7sklearn.manifold.TSNE

又要起名字了·2020-07-12 14:16

【Scikit-Learn 中文文档】流形学习 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/manifold.html英文文档:http://sklearn.apachecn.org/en/stable

景-王-飞·2020-07-11 09:49

ML:流形学习

原文链接：http://blog.sciencenet.cn/blog-722391-583413.html流形（manifold）的概念最早是在1854年由Riemann提出的(德文Mannigfaltigkeit

alppkk4545·2020-07-09 13:38

python sklearn 找不到指定的模块解决方案

本人win10，64位，python3.6在importsklearn.manifold时出现ImportError:DLLloadfailed：找不到指定的模块，具体如下：Traceback(mostrecentcalllast

phoebe寻常·2020-07-08 11:13

大疆无人机-妙算模块调研

之前介绍了guidance导航系统，现在进一步介绍一下妙算模块Manifold妙算是下一代高性能机器人的“大脑”，手掌大小的机身集成了性能出众的计算能力。

linux_0416·2020-07-07 13:23

DJI Manifold使用经验及DJI-OnboardSDK开发血泪史1

一.关于Manifold有一些东西要写在前面：1.Manifold的核心是英伟达TK1开发板。

零雨其濛·2020-07-05 09:20

Visual Domain Adaptation with Manifold Embedded Distribution Alignment 阅读MEDA

流形嵌入式分布对齐方法提出：现有的迁移方法尝试跨域分布对齐，共享子空间学习，但存在两个挑战：1)分布对齐一般在原始的特征空间，特征变换出现扭曲难以克服。2）对边缘分布和条件分布进行对齐，并没有考虑其哪个占主导作用。所以本paper提出ManifoldEmbeddedDistributionAlignment(MEDA)去解决上述挑战。根据结构风险最小化准则，MEDA在Grassmann流形中学习了

AI小将·2020-07-04 07:29

T-SNE可视化实现

在官网下载源代码：https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/manifold/plot_t_sne_perplexity.html#sphx-glr-download-auto-examples-manifold-plot-t-sne-perplexity-py

christineNAN·2020-07-01 20:39

流形学习 (Manifold Learning)

流形学习(manifoldlearning)zzfromprfans...............................dodo：流形学习(manifoldlearning)dodo流形学习是个很广泛的概念。这里我主要谈的是自从2000年以后形成的流形学习概念和其主要代表方法。自从2000年以后，流形学习被认为属于非线性降维的一个分支。众所周知，引导这一领域迅速发展的是2000年Scie

zhulingchen·2020-06-30 17:08

机器学习基础--math（20）--流形/黎曼流形

流形（manifold）流形（manifold）是高维空间中曲线、曲面概念的拓广。

whitenightwu·2020-06-29 22:33

黎曼流形（Riemannian manifold）

1.黎曼流形定义：黎曼流形（Riemannianmanifold）是一个微分流形，其中每点p的切空间都定义了点积，而且其数值随p平滑地改变。它容许我们定义弧线长度、角度、面积、体积、曲率、函数梯度及向量域的散度。上述定义来自于维基百科（https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%BB%8E%E6%9B%BC%E6%B5%81%E5%BD%A2），对一个流形M,如果给这个流形

curryche·2020-06-29 18:17

高维多数据聚类（sklearn.cluster.affinityPropagation）和降维（manifold.LocallyLinearEmbedding）

一、聚类cluster.affinityPropagation适合高维、多数据快速聚类不需要指定最终聚类族的个数对数据的初始值不敏感对初始相似度矩阵数据的对称性没有要求和k-centers聚类方法相比，其结果的平方差误差较小原理：在开始时，将所有节点都看成是聚类中心，通过在样本对之间发消息知道收敛来创建聚类。然后使用少量实例样本作为聚类中心来描述数据集，聚类中心时数据集种最能代表一类数据的样本。表

Marina-ju·2020-06-29 07:00

Manifold learning-based methods for analyzing single-cell RNA-sequencing data

https://doi.org/10.1016/j.coisb.2017.12.008Yaleuniversity2017年12月发布的基于机器学习中流形学习的单细胞降维降噪处理优化。Themanifoldlearning：假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形，流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构，即找到高维空间中的低维流形，并求出相应的嵌入映射，以实现维数约简或者数据可视化。

weixin_30920597·2020-06-28 02:00

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