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1引言首先，题目中的三个概念对应三类空间，即度量空间（Metricspace）、赋范空间（Normedspace）和内积空间（Innerprodectspace）。度量空间，赋范空间，内积空间从下图可以看到，这些空间底层都是集合，而所谓拓扑空间（Topologicalspace）就是一个集合与定义在其上的一个拓扑结构组成的...
之前在PointNet的文章中Panzerfahrer：PointNet系列(1)-PointNet论文解读说到，该网络只提取了某个点的特征而没有提取点与点之间的局部特征，PointNet++在这方面做了加强。.0.前言.1.介绍.PointNet++的基本思想：PointNet++是一个多层次神经网络，分层处理在度量空间中...
前言本文提出了用于few-shotlearning的原型网络（prototypicalnetwork），它的基本思想是，在一个embedding空间中，每个类都有一个原型表示（prototypicalrepresentation），每个类的点都聚集在这个原型表示周围。具体来说就是，通过一个非线性...
论文笔记：UMAP:UniformManifoldApproximationandProjectionforDimensionReductionAbstract：统一流形近与投影(UMAP:UniformManifoldApproximationandProjection)是一种新的降维技术，其理论基础是黎曼几何和代数拓扑。
一、引言Astrobee是一个自由飞行机器人，它被设计用来在国际空间站(ISS)上进行自主导航，协助宇航员、地面控制人员和研究人员进行相关工作。它将取代目前在国际空间站上运行的SPHERES机器人，这种机器人的活动范围被限制在一个两米的立方体内，在那里它们基于固定的超声波信标进行定位[1]。
前言这篇论文读了2-3天才读完，真的感觉有点难，特别是涉及到公式一类的，又查了各种关于Wasserstein距离的资料，勉强能看得懂，但是这篇文章确实值得一读，因为跟随他的线索，你可能会感觉到，又发现了新，你不曾知道的——两个分布之间的度量。
余弦相似度余弦相似度量：计算个体间的相似度。相似度越小，距离越大。相似度越大，距离越小。假设有3个物品，item1，item2和item3，用向量表示分别为：item1[1,1,0,0,1]，item2[0,0,1,2,1]，item3[0,0,1,2,0]，即五维空间中的3个点。
其中Minkowski距离定义如下：N维样本空间X中，第i个样本与第i个样本的Milll（owski距离定义为：（1－1）基于Hausdorff距离的相似性度量方法研究当q21时：略（1）＝喜（牡料称之为曼哈顿距离。.当q＝2时：引2）＝[喜（一弓嘲j，称之为欧式距离。.以上的两种距离...
时间序列特征提取与聚类算法研究,时间序列特征提取,时间序列,聚类算法,金融时间序列分析,时间序列预测法,时间序列分析,时间序列模型,时间序列图,时间序列法,数据挖掘聚类算法
1引言首先，题目中的三个概念对应三类空间，即度量空间（Metricspace）、赋范空间（Normedspace）和内积空间（Innerprodectspace）。度量空间，赋范空间，内积空间从下图可以看到，这些空间底层都是集合，而所谓拓扑空间（Topologicalspace）就是一个集合与定义在其上的一个拓扑结构组成的...
之前在PointNet的文章中Panzerfahrer：PointNet系列(1)-PointNet论文解读说到，该网络只提取了某个点的特征而没有提取点与点之间的局部特征，PointNet++在这方面做了加强。.0.前言.1.介绍.PointNet++的基本思想：PointNet++是一个多层次神经网络，分层处理在度量空间中...
前言本文提出了用于few-shotlearning的原型网络（prototypicalnetwork），它的基本思想是，在一个embedding空间中，每个类都有一个原型表示（prototypicalrepresentation），每个类的点都聚集在这个原型表示周围。具体来说就是，通过一个非线性...
论文笔记：UMAP:UniformManifoldApproximationandProjectionforDimensionReductionAbstract：统一流形近与投影(UMAP:UniformManifoldApproximationandProjection)是一种新的降维技术，其理论基础是黎曼几何和代数拓扑。
一、引言Astrobee是一个自由飞行机器人，它被设计用来在国际空间站(ISS)上进行自主导航，协助宇航员、地面控制人员和研究人员进行相关工作。它将取代目前在国际空间站上运行的SPHERES机器人，这种机器人的活动范围被限制在一个两米的立方体内，在那里它们基于固定的超声波信标进行定位[1]。
前言这篇论文读了2-3天才读完，真的感觉有点难，特别是涉及到公式一类的，又查了各种关于Wasserstein距离的资料，勉强能看得懂，但是这篇文章确实值得一读，因为跟随他的线索，你可能会感觉到，又发现了新，你不曾知道的——两个分布之间的度量。
余弦相似度余弦相似度量：计算个体间的相似度。相似度越小，距离越大。相似度越大，距离越小。假设有3个物品，item1，item2和item3，用向量表示分别为：item1[1,1,0,0,1]，item2[0,0,1,2,1]，item3[0,0,1,2,0]，即五维空间中的3个点。
其中Minkowski距离定义如下：N维样本空间X中，第i个样本与第i个样本的Milll（owski距离定义为：（1－1）基于Hausdorff距离的相似性度量方法研究当q21时：略（1）＝喜（牡料称之为曼哈顿距离。.当q＝2时：引2）＝[喜（一弓嘲j，称之为欧式距离。.以上的两种距离...
时间序列特征提取与聚类算法研究,时间序列特征提取,时间序列,聚类算法,金融时间序列分析,时间序列预测法,时间序列分析,时间序列模型,时间序列图,时间序列法,数据挖掘聚类算法
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