Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
LLE (Локально Линейное Вложение)
Нелинейный алгоритм снижения размерности, который сохраняет локальные геометрические отношения, реконструируя каждую точку как взвешенную линейную комбинацию её ближайших соседей.
Дифференцируемое Многообразие
Топологическое пространство, которое локально похоже на евклидово пространство, фундаментальное в LLE для моделирования базовой структуры высокоразмерных данных.
Локальная Окрестность
Набор ближайших точек к опорной точке в исходном пространстве, используемый в LLE для захвата локальных геометрических отношений.
Веса Реконструкции
Оптимальные коэффициенты, которые минимизируют ошибку реконструкции при выражении точки как линейной комбинации её соседей в алгоритме LLE.
Нелинейное Вложение
Нелинейное преобразование, которое проецирует высокоразмерные данные в пространство меньшей размерности, сохраняя при этом определенные структурные свойства.
Количество Соседей k
Критический параметр в LLE, определяющий количество ближайших точек, рассматриваемых для построения локального представления каждого объекта данных.
Тривиальные Собственные Значения
Собственные значения, равные нулю, появляющиеся в спектральном разложении LLE, соответствующие постоянным собственным векторам, которые должны быть проигнорированы.
Гипотеза Многообразия
Фундаментальный принцип в LLE, предполагающий, что высокоразмерные данные лежат на дифференцируемом многообразии меньшей размерности.
Локальная Оптимизация
Стратегия в LLE, где веса вычисляются независимо для каждой точки, используя только её локальную окрестность, обеспечивая инвариантность к глобальным преобразованиям.
Матрица Координат
Конечный результат LLE, содержащий координаты точек в пространстве низкой размерности, полученный через разложение по собственным значениям матрицы стоимости.
Матрица Весов W
Разреженная матрица, содержащая веса реконструкции, вычисленные на первом этапе LLE, характеризующая локальную геометрию данных.
Спектральное Разложение
Математический процесс, используемый на втором этапе LLE для нахождения собственных векторов, соответствующих наименьшим ненулевым собственным значениям.