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李群机器学习的覆盖算法及其应用研究的中期报告.docx

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李群机器学习的覆盖算法及其应用研究的中期报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/17 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【李群机器学习的覆盖算法及其应用研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【李群机器学习的覆盖算法及其应用研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。李群机器学****的覆盖算法及其应用研究的中期报告李群机器学****是一种新型的机器学****技术,它在处理高维数据、等距映射、含噪声数据等方面具有很好的性能表现。在本次中期报告中,我们将介绍目前已经实现的李群机器学****算法及其应用。(work,N)是一种针对材料科学领域的高维数据处理方法。该方法将传统的卷积神经网络中的卷积和池化操作替换为基于Lie群的卷积和平均池化操作。与传统卷积神经网络相比,N在处理高维数据时具有更高的鲁棒性和泛化性能。(LieGroupLeastSquaresSupportVectorMachine,LgLSSVM)是一种基于李群的支持向量机方法。该方法将传统的最小二乘支持向量机中的欧几里得距离替换为李群上的距离,并采用李群的平均值来求解模型参数,从而提高了模型在含噪声数据上的泛化能力。(work,LgTN)是一种针对图像识别和目标跟踪等应用场景的李群机器学****算法。该方法利用李群的不变性特性来提取图像中的关键特征,从而提高了图像识别和目标跟踪的精度和鲁棒性。(LieGroupIterativeLeastSquaresMethod,LgILS)是一种基于李群的非线性最小二乘方法,主要用于处理高维数据拟合问题。该方法利用李群的遍历性质,通过一系列李群变换将最小二乘问题转化为带约束的最小二乘问题,从而提高了模型的拟合效果和稳定性。总之,李群机器学****算法及其应用在不同领域中均取得了很好的效果。在未来的研究中,我们将继续深入探索李群机器学****的理论和应用,进一步拓展其在实际问题中的应用。