tsne慢

相關問題 & 資訊整理

tsne慢

0x00 背景0x00 背景几年前,我写过一个关于t-SNE原理的介绍博客,在日常的工作中,涉及到数据可视化的时候一般都会想到去使用这个工具。, 此外,t-SNE 是一种非线性降维算法,非常适用于高维数据降维到2维或者3 ... 使用标准的SNE优化,之后用模拟退火的方法的时候,再慢慢增加ρ.,tsne作为降维方法,效果感觉比pca要好不少,特别是mnist的例子上. 但是tsne好像不被重视,课上不讲,很多人也不用,降维都是pca,为什么呢 ... , 由於t-sne執行速度非常慢,比pca高了一個數量級,因此在視覺化資料的時候一般先用pca處理,然後再用tsne處理。 t-sne是由sne發展而 ..., t-SNE在数据点的数量上具有二次时间和空间复杂性。 这使得它应用于超过10,000个观察对象组成的数据集的时候特别慢和特别消耗资源。 八、困惑 ..., tsne太慢,不适合于大规模计算或者大数据. tsne不能对test data做transform。比如说我们对training data进行pca,然后可以利用刚刚得到的pca分解 ..., 處理速度較慢; 如果超過三個特徵以上不好視覺化. 所以這時候就需要對特徵做降維,在實務上,一個幾 ..., 然而它的最大缺點是執行時間慢。 藉助新的RAPIDS TSNE 實現可以將速度提高2,000 倍,同時使用的GPU 內存也會減少30%。提出您的想法並 ..., 请尽可能提供你的demo代码或者GitHub的gist地址。 using TSne, PyCall np = pyimport("numpy") features = np.load(raw"D:-download-features-512 ...,训练太慢。有很多基于树的算法在t-sne上做一些改进. 2、例1 鸢尾花数据集降维.

相關軟體 NVDA 資訊

NVDA
NVDA(NonVisual Desktop Access)是一款免費的“屏幕閱讀器”這使盲人和視力受損的人可以使用電腦。它以電腦語音讀取屏幕上的文字。您可以通過將鼠標或鍵盤上的箭頭移動到文本的相關區域來控制所讀取的內容。如果計算機用戶擁有稱為“盲文顯示”的設備,也可以將文本轉換為盲文。 。 NVDA 為許多盲人提供了教育和就業的關鍵。它還提供了訪問社交網絡,網上購物,銀行和新聞.NVDA 與微軟... NVDA 軟體介紹

tsne慢 相關參考資料
t-SNE使用过程中的一些坑 - bindog study - GitHub Pages

0x00 背景0x00 背景几年前,我写过一个关于t-SNE原理的介绍博客,在日常的工作中,涉及到数据可视化的时候一般都会想到去使用这个工具。

https://bindog.github.io

t-SNE完整笔记 - Chrispher

此外,t-SNE 是一种非线性降维算法,非常适用于高维数据降维到2维或者3 ... 使用标准的SNE优化,之后用模拟退火的方法的时候,再慢慢增加ρ.

http://www.datakit.cn

tsne被忽视?tsne有什么缺点?-SofaSofa

tsne作为降维方法,效果感觉比pca要好不少,特别是mnist的例子上. 但是tsne好像不被重视,课上不讲,很多人也不用,降维都是pca,为什么呢 ...

http://sofasofa.io

【機器學習】關於t-sne:降維、視覺化- IT閱讀 - ITREAD01.COM

由於t-sne執行速度非常慢,比pca高了一個數量級,因此在視覺化資料的時候一般先用pca處理,然後再用tsne處理。 t-sne是由sne發展而 ...

https://www.itread01.com

利用降维方法t-SNE解决维数灾难的一些方法- 知乎

t-SNE在数据点的数量上具有二次时间和空间复杂性。 这使得它应用于超过10,000个观察对象组成的数据集的时候特别慢和特别消耗资源。 八、困惑 ...

https://zhuanlan.zhihu.com

比PCA高级的t-SNE也存在缺点- 简书

tsne太慢,不适合于大规模计算或者大数据. tsne不能对test data做transform。比如说我们对training data进行pca,然后可以利用刚刚得到的pca分解 ...

https://www.jianshu.com

淺談降維方法中的PCA 與t-SNE. 在機器學習當中,如果特徵數 ...

處理速度較慢; 如果超過三個特徵以上不好視覺化. 所以這時候就需要對特徵做降維,在實務上,一個幾 ...

https://medium.com

用GPU 加速TSNE:從幾小時到幾秒- 鏈聞ChainNews

然而它的最大缺點是執行時間慢。 藉助新的RAPIDS TSNE 實現可以將速度提高2,000 倍,同時使用的GPU 內存也會減少30%。提出您的想法並 ...

https://www.chainnews.com

用julia 做tSNE降维,超慢. 比sklearn的慢很多. - 综合讨论区 ...

请尽可能提供你的demo代码或者GitHub的gist地址。 using TSne, PyCall np = pyimport("numpy") features = np.load(raw"D:-download-features-512 ...

https://discourse.juliacn.com

知识干货-机器学习-TSNE数据降维- 知乎

训练太慢。有很多基于树的算法在t-sne上做一些改进. 2、例1 鸢尾花数据集降维.

https://zhuanlan.zhihu.com