学霸的军工科研系统 第651节（3 / 7）
想到这里，常浩南重新拿起电话，拨通了章亮平办公室的内线号码……
……
他交给章亮平的任务，显然不可能在一两天内就完成，因此，在处理完这个小小的突发情况之后，常浩南还是按计划回到学校，开始着手开发具体的流形学习算法。
相比于之前投稿给数学年刊的那篇纯理论论文，这才是他重点关注的方向。
国庆节之前，常浩南已经整理出了两个基本的算法思路，由姚梦娜和他分别选择一种继续研究。
虽然他现场构思出来的结果不可能一步到位就是最优解，但至少足够有代表性。
第一类是全局思路，在降维时将流形上邻近的点映射到低维空间中的邻近点，同时保证将流形上距离远的点映射到低维空间中远距离的点。
而第二类则是局部思路，只需要保证将流形上近距离的点映射到低维空间中的邻近点。
比较起来，前者更加直观（当然也只是相对直观），但计算复杂度很高，对于硬件水平和算法设计来说都有一定挑战。
局部思路更加抽象一些，且距离较远的点与点之间的对应关系不明确，但计算量比较小，似乎更适配眼下这会的计算机性能。
而这一次，是姚梦娜主动在几天后找到了常浩南。
不过，并不是因为前者已经按照全局思路构造出了算法。
或者说，确实搞出了算法，但发现走进了死胡同。
“常总，我用构造出来的等距映射算法对三维空间中的二维流形【t， s， x】进行了数据点生成优化测试。”
姚梦娜把几张纸放到常浩南的桌上：
↑返回顶部↑
……
他交给章亮平的任务，显然不可能在一两天内就完成，因此，在处理完这个小小的突发情况之后，常浩南还是按计划回到学校，开始着手开发具体的流形学习算法。
相比于之前投稿给数学年刊的那篇纯理论论文，这才是他重点关注的方向。
国庆节之前，常浩南已经整理出了两个基本的算法思路，由姚梦娜和他分别选择一种继续研究。
虽然他现场构思出来的结果不可能一步到位就是最优解，但至少足够有代表性。
第一类是全局思路，在降维时将流形上邻近的点映射到低维空间中的邻近点，同时保证将流形上距离远的点映射到低维空间中远距离的点。
而第二类则是局部思路，只需要保证将流形上近距离的点映射到低维空间中的邻近点。
比较起来，前者更加直观（当然也只是相对直观），但计算复杂度很高，对于硬件水平和算法设计来说都有一定挑战。
局部思路更加抽象一些，且距离较远的点与点之间的对应关系不明确，但计算量比较小，似乎更适配眼下这会的计算机性能。
而这一次，是姚梦娜主动在几天后找到了常浩南。
不过，并不是因为前者已经按照全局思路构造出了算法。
或者说，确实搞出了算法，但发现走进了死胡同。
“常总，我用构造出来的等距映射算法对三维空间中的二维流形【t， s， x】进行了数据点生成优化测试。”
姚梦娜把几张纸放到常浩南的桌上：
↑返回顶部↑