TSNE Understanding

理解TSNE：可视化高维数据
最新推荐文章于 2025-10-10 06:41:34 发布
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原文链接：http://frankchen.xyz/2018/01/30/Understanding-TSNE/

该博客详细介绍了TSNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）算法，这是一种降维技术，常用于将高维数据可视化。作者讨论了TSNE的工作原理，包括概率分布和优化过程，并提供了使用TSNE进行数据可视化实例，帮助读者更好地理解和应用这种强大的工具。
使用 Python 进行自然语言处理第 4 部分：文本表示
gongdiwudu的专栏
11-03 6162
​本文是在 2023 年 3 月为 WomenWhoCode 数据科学跟踪活动发表的系列文章中。早期的文章位于：第 1 部分（涵盖 NLP 简介）、第 2 部分（涵盖 NLTK 和 SpaCy 库）、第 2 部分（涵盖NLTK和SpaCy库）3（涵盖文本预处理技术）​
A Brief History of Word Embeddings and Their Use in NLP
AI天才研究院
08-05 1077
1950年代，英文单词"word embedding"第一次出现在著名的科幻小说“狄更斯的通灵秘笈”中。当时，英语被视作计算机和语言处理领域的主要研究对象，因此，Word Embedding这一术语也被用来描述整个领域中的重要研究成果。1980年代，计算机模型如相似性匹配算法(similarity matching algorithms)或聚类算法(clustering algorithms)开始广泛使用。
umap算法_UMAP的初步了解及与tSNE的比较
weixin_39627201的博客
12-23 3774
降维是机器学习中的可视化和理解高维数据的强大工具。t-SNE是最广泛使用的可视化技术之一，但其性能在大型数据集中会受到影响。UMAP是McInnes等人的一项新技术。与t-SNE相比，它具有许多优势，最显著的是提高了速度并更好地保存了数据的全局结构。例如，UMAP可以在3min之内处理完784维，70000点的MNIST数据集，但是t-SNE则需要45min。此外，UMAP倾向于更好地保...
keras提取模型中的某一层_如何调参2：利用tSNE降维实现模型隐藏层的可视化
weixin_32825467的博客
12-31 1595
1.前言我在上一篇文章中，粗浅的描述了调参的基本框架。这里我要分享一个可以将高维数据降低到我们可视的2维或3维的技术：t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)。调参关乎基于神经网络深度学习（CNN）所得模型性能的好坏。但是，神经网络是一个“黑盒子”，给定输入和参数后，我们只能观察到它的输出，而不能获得它内部隐藏层的性能信息。如果我们能将...
使用摇滚乐队学习TensorFlow，Word2Vec模型和TSNE算法
cumian9828的博客
07-26 261
by Patrick Ferris 帕特里克·费里斯(Patrick Ferris) Learning the “TensorFlow way” to build a neural network can seem like a big hurdle to getting started with machine learning. In this tutorial, we’ll take it...
【深度学习NLP论文笔记】《Visualizing and Understanding Neural Models in NLP》
野心家-Andy的博客
08-18 2050
1 Introduction 神经网络对于NLP任务的可解释性很差。深度学习模型主要是基于word embedding词嵌入（比如low-dimensional，continuous，real-valued vector）。在本文中，我们使用传统方法，比如representation plotting，并使用一些简单策略来评估一个神经元（neural unit）对于语义构建（meaning ...
暑研项目：从计算拓扑方面理解AI及认知（Understanding AI and Cognition in terms of Computational Topology）
feiyu66666的博客
11-02 155
emmm，被同组大佬带飞...
李宏毅2025春季机器学习作业ML2025_Spring_HW3_understanding_LLM_transformers实操笔记
weixin_44626085的博客
10-10 1255
摘要 本文档展示了如何设置环境以使用Transformers模型库。首先检查了GPU状态（NVIDIA Tesla T4），然后安装特定版本的Transformers库（4.47.0）及其依赖项。安装过程显示所有必需包（如filelock、huggingface-hub、numpy等）已满足要求，最终成功安装了tokenizers和transformers组件。该环境配置为后续使用Transformers模型提供了稳定基础。
一些SVHN、CIFAR10、OMNI、LSUN、TIM的示例图像及介绍（chatGPT）
m0_37833297的博客
03-23 518
chatGPT回复
understanding-umap:了解UMAP背后的理论
05-07
了解UMAP 降维是机器学习从业人员可视化和理解大型，高维数据集的强大工具。 是最广泛使用的可视化技术...yarn dev:mammoth-tsne yarn dev:supplement yarn dev:toy yarn dev:toy_comparison 数据预处理 对于庞大的数
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）
11-24
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开，重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型，涵盖姿态动力学与运动学方程，实现了三自由度（滚转、俯仰、偏航）的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析，帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制；同时，该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员，尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标：①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证；②作为控制器（如PID、LQR、MPC等）设计与测试的仿真平台；③支持无人机控制系统教学与科研项目开发，提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学方程的推导与实现方式，动手运行并调试仿真程序，以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
Lua中JSON编解码解析[项目代码]
11-24
本文详细介绍了Lua中json.encode和json.decode的使用方法。json.encode用于将表格数据编码为JSON字符串，支持字典和数组形式的表格，并解释了整型键值转换和空位处理规则。json.decode则用于将JSON字符串解码为表格对象，展示了如何解析复杂JSON结构。通过多个示例代码，清晰展示了两种函数的具体应用场景和输出结果，为Lua开发者处理JSON数据提供了实用参考。
SlowFast模型训练指南[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了如何使用SlowFast模型在mmaction2工具箱中训练自制AVA数据集。SlowFast模型是一种双通道架构的深度学习模型，通过慢速和快速通路分别处理视频中的空间语义信息和动态动作信息，有效平衡计算成本与性能。文章从数据集准备、视频抽帧、标注数据集、格式转换、环境部署、配置文件修改、常见问题解决到训练和测试，提供了完整的步骤和代码示例。特别强调了数据集的标注和格式转换过程，以及如何解决训练中可能遇到的版本兼容性和GPU内存不足等问题。最后，文章还提供了测试模型的代码和参考资源，为读者提供了全面的技术指导。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）
11-24
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于分布式模型预测控制（DMPC）的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开，重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现，详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用，涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性，提升系统的可扩展性与鲁棒性，适用于多无人机、无人车编队等场景。同时，文档列举了大量相关科研方向与代码资源，展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员；熟悉Matlab/Simulink仿真环境，对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标：①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究，如无人机集群、无人驾驶车队等；②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料，帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制；③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制；按文档结构逐步学习，同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例，加深对分布式控制系统的整体理解。
Screenshot_20251124_213837_net.huanci.hsjpro.png
11-24
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STM32驱动BMP280传感器[可运行源码]
11-24
本文详细记录了作者使用STM32硬件I2C驱动BMP280气压传感器的过程。文章首先介绍了BMP280传感器的应用背景和硬件连接方式，随后重点讲解了软件部分的实现，包括I2C配置、传感器初始化、数据读取和校准算法。作者还分享了在开发过程中遇到的问题和解决方案，例如I2C时钟配置的注意事项以及使用指针优化代码的技巧。文章提供了完整的代码示例和详细的注释，涵盖了定点运算和浮点运算两种补偿算法，并展示了最终的温度、气压和海拔高度测量结果。
OpenMV刷固件库[代码]
11-24
本文详细介绍了OpenMV刷固件库的步骤，分为前期准备、连接OpenMV和开始刷固件库三个部分。前期需要解压并安装软件；连接OpenMV时需在断电情况下将boot0接3.3V脚，再用USB线连接OpenMV4和电脑；最后开始刷固件库。整个过程简洁明了，适合初学者快速上手操作。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
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