在数据科学和分析中,理解高维数据集中的底层模式是至关重要的。t-SNE已成为高维数据可视化的有力工具。它通过将数据投射到一个较低维度的空间,提供了对数据结构的详细洞察。但是随着数据集的增长,标准的t-SNE算法在计算有些困难,所以发展出了Barnes ...
注:敬请点击文末【阅读原文】访问文中相关链接,PC查看体验更佳。 图1. MNIST Fashion上的cuML TSNE需要3秒。Scikit-Learn需要1个小时。 TSNE(T分布随机领域嵌入)是一种流行的无监督降维算法,其用途广泛,包括神经病学,图像相似性和可视化神经网络。但它的最大 ...
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