3、数据处理、模式语言构建与人工神经网络技术解析

数据处理、模式语言构建与人工神经网络技术解析

1. 数据处理与模式语言构建

1.1 数据处理

在数据处理中，“n”和“p”属于超参数，需要依据以往经验来选择。可以通过多维尺度分析（MDS）来计算嵌入。这样一来，一组数据点 M（其组件的域由分类法定义）能够转换为 $R^n$ 中的一组数据点，使得 M 中的距离近似于 $R^n$ 中的距离。经过这种转换后，数据点就可以由大多数机器学习算法进一步处理。例如，服装数据集就是以这种方式进行转换的，从而可以通过多种机器学习算法进行分析。

1.2 基于数据分析创建模式语言

项目致力于创建电影中服装的模式语言。通常，模式语言可以通过经验构建。从业者会发现，过去某个特定问题可能在不同情境下反复出现，并且解决该问题所采用的解决方案非常相似。因此，可以对这些解决方案进行抽象，以识别其潜在原则，从而使这些原则能够应用于新情境中解决该特定问题，这样就识别出了一个新模式。同样，模式之间的关系也是基于经验建立的，这些关系成为带有相关语义的链接。

从抽象角度看，模式语言是一个加权有向图。图中的节点是模式，边是模式之间的链接，边的权重是链接的语义。不过，该项目更倾向于通过数据分析来推导模式。所开发的方法具有普遍适用性，其在音乐领域的应用已得到初步验证，并且有望应用于电影的其他方面，甚至在人文学科的其他领域也可能成功应用。最初使用数据挖掘技术，现在开始采用机器学习技术，初步结果显示比使用挖掘技术更有前景。

要基于数据分析识别模式语言，需扩展相应流程。如果假设验证步骤得到了经过验证的假设，就必须将该假设转化为模式文档，即撰写与假设对应的模式文档的各个部分，从而创建一个模式候选。但这个文档只是候选，还不