Autor: Zen e a arte da programação de computadores
Artigo do blog técnico "Processamento de imagem do algoritmo t-SNE em visão computacional"
- introdução
1.1. Introdução ao histórico
À medida que o campo da visão computacional se desenvolve, a visualização de dados e o processamento de imagens tornaram-se uma parte essencial de muitas aplicações. Algoritmos de processamento de imagens, como base da tecnologia de visualização de dados, desempenham um papel importante em muitos campos. O algoritmo t-SNE, cujo nome completo é algoritmo t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding, é um algoritmo de mineração de dados espaciais de alta dimensão amplamente utilizado em visão computacional nos últimos anos.
1.2. Objetivo do artigo
Este artigo tem como objetivo apresentar os princípios básicos, etapas de implementação e aplicação do algoritmo t-SNE em visão computacional. Ao combinar casos práticos, ajuda os leitores a compreender e dominar melhor a aplicação prática do algoritmo t-SNE.
1.3. Público-alvo
Este artigo destina-se principalmente a leitores com uma certa base de programação e visão computacional, e é especialmente adequado para desenvolvedores que desejam ter uma compreensão profunda do processo de aplicação e implementação do algoritmo t-SNE em visão computacional.
- Princípios e conceitos técnicos
2.1. Explicação dos conceitos básicos
O algoritmo t-SNE é um algoritmo distribuído baseado na mineração de dados espaciais de alta dimensão. Sua ideia central é mapear pontos de dados no espaço de alta dimensão para o espaço de baixa dimensão, de modo que pontos de dados semelhantes fiquem próximos uns dos outros no espaço de baixa dimensão, enquanto pontos de dados diferentes estejam mais distantes. O objetivo disso é explorar as relações potenciais escondidas no espaço de alta dimensão.
2.2. Introdução aos princípios técnicos: princípios de algoritmos, etapas operacionais, fórmulas matemáticas, etc.
O algoritmo t-SNE é dividido principalmente em duas etapas: incorporação e separação.
(1) Incorporação: Mapeie pontos de dados no espaço de alta dimensão para o espaço de baixa dimensão. Esta etapa pode ser alcançada executando a seguinte fórmula:
p_x = softmax(W_1 * x + b_1)
Entre eles, W_1eb_1