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在机器学习和信息论中,有一个著名的直觉叫流形假说。
现实世界产生的数据,在名义上往往拥有极高维度:一张高清图片可能对应数百万个像素维度,自然语言、声音、蛋白质序列、行为轨迹也都存在于极其庞大的状态空间中。
但有意义的数据并不会均匀散落在这些空间里,它会被压缩在一个极小、极其特殊的结构区域中。
一张随机生成的百万像素图片几乎不可能恰好构成一张真实人脸,因为自然图像同时受到身份、姿态、光照、透视、物体结构和物理规律等大量约束。
流形,只是这种低复杂度结构的一种几何表达,更一般地说,机器学习真正能够成立,是因为...
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现实世界产生的数据,在名义上往往拥有极高维度:一张高清图片可能对应数百万个像素维度,自然语言、声音、蛋白质序列、行为轨迹也都存在于极其庞大的状态空间中。
但有意义的数据并不会均匀散落在这些空间里,它会被压缩在一个极小、极其特殊的结构区域中。
一张随机生成的百万像素图片几乎不可能恰好构成一张真实人脸,因为自然图像同时受到身份、姿态、光照、透视、物体结构和物理规律等大量约束。
流形,只是这种低复杂度结构的一种几何表达,更一般地说,机器学习真正能够成立,是因为...
原帖正文
在机器学习和信息论中,有一个著名的直觉叫流形假说。 现实世界产生的数据,在名义上往往拥有极高维度:一张高清图片可能对应数百万个像素维度,自然语言、声音、蛋白质序列、行为轨迹也都存在于极其庞大的状态空间中。… pic.twitter.com/l3S7vlCbZX
引用自 X
原帖地址:https://x.com/Phoenixyin13/status/2100024080040710564
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