Machine Learning Work Shop-Session 4 – Hariharan Narayanan – “Testing the Manifold Hypothesis”
Microsoft
Machine Learning Work Shop-Session 4 – Hariharan Narayanan – “Testing the Manifold Hypothesis”
Increasingly, we are confronted with very high dimensional data sets. As a result, methods of avoiding the curse of dimensionality have come to the forefront of machine learning research. One approach, which relies on exploiting the geometry of the data, has evolved into a subfield called manifold learning. The underlying hypothesis of this ...
2012年10月30日
Manifold Learning
大規模で複雑なシステムを効率的に設計するには | 強化学習とモデル予測制御を用いた​実用的な自律制御アルゴリズムの設計 Part. 1​
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