일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 |
14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 |
28 | 29 | 30 |
Tags
- 팀네이버
- stablediffusion
- 복사측정술
- 도커
- Physical Quantities
- reinforcement learning
- 오렌지미디어
- TheWorldStreetJournal
- 파이썬
- acrostic
- IJCAI
- 윤성우
- ImageGeneration
- PromptEngineering
- 엘리스 AI Edu Hackathon
- AutoRL
- 진지한파이썬
- GenAI
- 팀네이버2024
- 토스
- softeer
- SeriousPython
- Slash
- 개발자컨퍼런스
- 윤성우의열혈파이썬
- docker
- 에어맵코리아
- JPub
- HSAT
- 벨만방정식
Archives
- Today
- Total
목록dimension reduction (1)
코딩하는 임초얀
Intrinsic dimension
The intrinsic dimension for a data set can be thought of as the number of variables needed in a minimal representation of the data. Similarly, in signal processing of multidimensional signals, the intrinsic dimension of the signal describes how many variables are needed to generate a good approximation of the signal. 데이터셋의 intrinsic dimension은 데이터의 최소 표현에 필요한 변수의 수로 생각할 수 있다. 마찬가지로, 다차원 신호의 신호 처..
Wiki 한글 번역
2022. 9. 23. 10:00