화자 : 딩 후, 중국 카지노 추천 사이트 기술 대학
보고서 위치 : 새로운 캠퍼스 정보 건물535
보고서 시간 :2024 년 7 월 18 일 (목요일) 10 : 00-12 : 00 AM
보고서 제목 : 인공 지능에 대한 몇 가지 고차원 컴퓨팅 기하학적 문제에 대한 연구
프로필 :
Ding Hu,2009 년, 그는 Sun Yat-Sen University의 수학과를 졸업했으며 2015 년 미국 버팔로 주 뉴욕 주립 대학의 컴퓨터 카지노 추천 사이트 및 공학과를 졸업하고 부서에서 최고의 박사 학위 논문을 수상했습니다. 주요 연구 방향에는 계산 지오메트리, 빅 데이터 최적화 알고리즘 및 인공 지능, 칩 설계, 생체 의학 및 기타 분야의 응용이 포함됩니다.
보고서 소개 :
빅 데이터 및 컴퓨팅 장치 개발을 통해 인공 지능은 우리 삶의 모든 측면에 영향을 미쳤습니다. 그러나 효율적인 알고리즘을 설계하는 방법은 인공 지능 기술의 적용을 제한하는 주요 병목 현상 중 하나입니다.1) 고차원 공간의 밀도 클러스터링 알고리즘 DBSCAN. 클러스터링은 많은 대규모 데이터 처리 시나리오의 기본 수단 중 하나입니다.DBSCAN가장 인기있는 밀도 클러스터링 알고리즘 중 하나 인 저 차원 공간에서 우수한 데이터 처리 기능을 보여줍니다. 그러나 가장 가까운 이웃 카운팅과 같은 작업에 대한 의존성으로 인해DBSCAN은 고차원 데이터에 적용하기 어렵습니다. 새로운 DBSCAN 알고리즘은이 제한을 효과적으로 중단하고 고차원 공간에서 선형 시간 복잡성을 제공하며 스트림 데이터에 쉽게 적용 할 수 있습니다.nsion,그리고 구조적 복잡성은 일반적으로 높습니다. 우리는 적절한 기계 학습 분야를 소개 할 것입니다ERM 모델의 일반적인 핵심 세트 구성 방법. 우리의 접근 방식은 최적화 목표에 의존하지 않습니다VC Dimension,동적 업데이트를 효과적으로 처리 할 수 있습니다.Outliers.
