项目名称: 基于认知规律几何化的流形学习

项目编号: No.60973083

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2010

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 文贵华

作者单位: 华南理工大学

项目金额: 30万元

中文摘要: 面对大量高维观察数据,很多方法都存在不可逾越的维数灾难。流形学习能够发现这些高维观察数据中有意义的低维嵌入流形,因而成为研究这类数据的有效方法,是目前的研究热点。但流形学习还基本处于理论探讨阶段,大多数研究是应用驱动的,学习性能还存在问题,需要理论和方法上的创新。事实上流形学习的效果依赖于人类的评价,其有效性需要符合人类的认知规律,而现在的很多方法没有这种考虑,例如人类比较容易处理噪音和小样本问题,现在的流形学习方法却很难处理。原因在于认知科学和心理学中的很多成果在机器学习中并没有用到。本立项的目的是利用数学架起认知科学与机器学习之间的桥梁,建立认知规律的几何模型,特别是建立认知的相对性和认知不变性规律的几何模型,然后用于数据变换,为流形学习提供优质数据,间接提高流形学习性能。另一方面直接用认知规律的几何模型建立新的流形学习方法,解决目前流形学习方法所面临的困难。

中文关键词: 流形学习;认知规律;认知计算;机器学习;数据挖掘

英文摘要:

英文关键词: Manifold learning;cognitive laws;cognitive computing;machine learning;data mining

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流形学习,全称流形学习方法(Manifold Learning),自2000年在著名的科学杂志《Science》被首次提出以来,已成为信息科学领域的研究热点。在理论和应用上,流形学习方法都具有重要的研究意义。假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形,流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构,即找到高维空间中的低维流形,并求出相应的嵌入映射,以实现维数约简或者数据可视化。它是从观测到的现象中去寻找事物的本质,找到产生数据的内在规律。
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