高维数据的低维流形表达与学习
CCF科学技术奖
高维数据的低维流形表达与学习
完成单位:中国科学院西安光学精密机械研究所、西北工业大学、浙江大学
主要完成人:李学龙、聂飞平、蔡登、袁媛、何晓飞
本项目揭示了矩阵的低秩逼近和低维表达的内在关系,缓解了传统方法对数据局部多样化流形敏感的难题,针对流形特性提出了快速高性能的聚类新模式,构建了基于流形对高维数据进行低维表达与学习的理论体系。
<<< 上一篇
无
<<< 下一篇 非结构化数据可视分析理论与方法
读完这篇文章后,您心情如何?
推荐内容
More >>>- · AI时代产学研合作如何创造新价值 CCF UIC论坛
- · 构建可信AI:企业级Agent架构与应用实践 | TF
- · 以数据为中心的AI智能体落地实践 | TF技术前
- · 大模型的知识与记忆 | TF技术前线184期回顾
- · 复杂智能体系统的开发与驾驭——对话宋继强、
- · 共绘BioAI无限未来 ——CCF TF第186期在京成
- · CNCC2026颁奖典礼隆重颁发四大奖项 ——CCF王
- · 2026年CCF大学生启航计划发布典礼在蓉举行
- · 第二届CCF数字孪生创新发展推进会和CCF沈阳联
- · CCCF 2026年10月刊发布
- · 2026 CCF CCSP竞赛手册发布,10月21~22日成都
返回首页



所有评论仅代表网友意见