WiMi kündigte einen Algorithmus für die mehrperspektivische Repräsentationslernung für Datenstrom-Clustering an

(SeaPRwire) –   Peking, 5. Februar 2024 — WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) („WiMi“ oder das „Unternehmen“), ein weltweit führender Anbieter von Hologram Augmented Reality („AR“)-Technologie, gab heute bekannt, dass ein Darstellungslern-Algorithmus mit mehreren Ansichten das Problem der Datenstromclusterung lösen soll. Der Darstellungslern-Algorithmus mit mehreren Ansichten kann eine effektive Lösung für das Problem der Datenstromclusterung bieten. Der Darstellungslern-Algorithmus mit mehreren Ansichten ist eine Methode zum Lernen und Zusammenführen von Daten aus mehreren Ansichten, um eine umfassendere Darstellung zu erhalten. Bei der Datenstromclusterung können mehrere Ansichten verwendet werden, um verschiedene Aspekte des Datenstroms, wie z. B. Zeitreihenansicht, räumliche Ansicht usw., darzustellen, und jede Ansicht kann unterschiedliche Informationen liefern.

Durch das Erlernen der Merkmale jeder Ansicht werden die potenziellen Muster und Strukturen der Daten entdeckt und zusammengeführt, um die Genauigkeit und Stabilität der Datenstromclusterung zu verbessern, um den Datenstrom besser zu verstehen und zu analysieren. Gegenwärtig sind Darstellungslern-Algorithmen mit mehreren Ansichten weit verbreitet und ihre Aussichten sind sehr vielversprechend. Beispielsweise kann er im Finanzbereich für die Kundensegmentierung usw. verwendet werden. Im medizinischen Bereich kann er für die Krankheitsdiagnose, Patientenüberwachung usw. verwendet werden. Im Bereich E-Commerce kann er für die Analyse des Nutzerverhaltens, die Produktempfehlung usw. verwendet werden.

Der Darstellungslern-Algorithmus mit mehreren Ansichten kann Informationen aus mehreren Ansichten synthetisieren, um eine umfassendere Beschreibung der Daten zu liefern. Unterschiedliche Ansichten bieten unterschiedliche Merkmale und Perspektiven, und durch ihre Kombination kann eine genauere und umfassendere Darstellung der Daten erzielt werden. Da der Darstellungslern-Algorithmus mit mehreren Ansichten Informationen aus mehreren Ansichten nutzen kann, kann er eine umfassendere Darstellung der Daten liefern. Durch die Zusammenführung mehrerer Ansichten kann der Algorithmus mehr Details und Korrelationen in den Daten erfassen und so die Datendarstellung verbessern. Darstellungslern-Algorithmen mit mehreren Ansichten können die Clustering-Leistung von Daten effektiv verbessern. Durch die Synthese von Informationen aus mehreren Ansichten kann der Algorithmus die Mängel einzelner Ansichten reduzieren und die Genauigkeit und Stabilität des Clusterings insgesamt verbessern. Der Darstellungslern-Algorithmus mit mehreren Ansichten kann besser mit Rauschen und Ausreißern in den Daten umgehen, wodurch die Clustering-Ergebnisse zuverlässiger werden. Der Darstellungslern-Algorithmus mit mehreren Ansichten kann an verschiedene Datentypen angepasst werden. Da verschiedene Ansichten verschiedene Arten von Merkmalen enthalten können, kann der Darstellungslern-Algorithmus mit mehreren Ansichten Situationen mit unterschiedlichen Datentypen flexibel handhaben. Dadurch wird der Algorithmus vielseitiger und anpassungsfähiger im Umgang mit mehreren Daten.

Es ist ersichtlich, dass Darstellungslern-Algorithmen mit mehreren Ansichten die Vorteile haben, Informationen aus mehreren Ansichten zu synthetisieren, die Datendarstellung zu verbessern, die Clustering-Leistung zu verbessern und sich an verschiedene Datentypen anzupassen. Diese Vorteile machen Darstellungslern-Algorithmen mit mehreren Ansichten für den breiten Einsatz in Datenclustering-Aufgaben geeignet.

Der Datensatz, der Daten aus verschiedenen Ansichten umfasst, wird zunächst gesammelt. Vorverarbeitung der Daten, einschließlich Daten bereinigen, Merkmale extrahieren und Daten transformieren. Anschließend werden die Daten mithilfe des Darstellungslern-Algorithmus mit mehreren Ansichten gelernt, um Darstellungen der Daten mit mehreren Ansichten zu erhalten. Die erlernten Mehrfachansichten werden dann geclustert, um mehrere Clustering-Ergebnisse zu erhalten. Die mehreren Clustering-Ergebnisse werden integriert, um die endgültigen Clustering-Ergebnisse zu erhalten.

Der Darstellungslern-Algorithmus mit mehreren Ansichten kann in Methoden auf der Grundlage der Matrix-Zerlegung, Methoden auf der Grundlage von Deep Learning, Methoden auf der Grundlage von Graphen usw. eingeteilt werden. Methoden auf der Grundlage der Matrix-Zerlegung können mehrere Ansichten der Daten als Matrix darstellen und dann die Matrix-Zerlegung verwenden, um die Daten zu erlernen. Methoden auf der Grundlage von Deep Learning können Modelle wie Deep Neural Networks verwenden, um die Daten zu erlernen und eine genauere Darstellung zu erhalten. Methoden auf der Grundlage von Graphen können die Ideen der Graphentheorie verwenden, um aus den Daten zu lernen und eine umfassendere Darstellung zu erhalten.

Der Darstellungslern-Algorithmus mit mehreren Ansichten kann das Problem der Datenstromclusterung effektiv lösen, indem mehrere Ansichten gemeinsam gelernt und mit traditionellen Clustering-Algorithmen kombiniert werden. Seine Kernidee besteht darin, die von verschiedenen Ansichten bereitgestellten Informationen zu nutzen, um die intrinsische Struktur der Daten zu erfassen, um die Genauigkeit und Stabilität des Clusterings zu verbessern.

In Zukunft wird sich der Darstellungslern-Algorithmus mit mehreren Ansichten mit der kontinuierlichen Entwicklung von Big-Data- und KI-Technologie in weiteren Bereichen durchsetzen. In der Zwischenzeit wird seine Genauigkeit mit der kontinuierlichen Optimierung und Verbesserung des Algorithmus weiter verbessert.

Über WIMI Hologram Cloud
WIMI Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ:WIMI) ist ein umfassender technischer Lösungsanbieter für holographische Cloud, der sich auf professionelle Bereiche wie holographische AR-Automotive-HUD-Software, 3D-holographisches Puls-LiDAR, Head-Mounted-Lichtfeld-Holografieausrüstung, holographische Halbleiter, holographische Cloud-Software, holographische Autonavigation und andere konzentriert. Zu seinen Dienstleistungen und holographischen AR-Technologien gehören holographische AR-Automotive-Anwendung, 3D-holographische Puls-LiDAR-Technologie, holographische Vision-Halbleitertechnologie, holographische Softwareentwicklung, holographische AR-Werbetechnologie, holographische AR-Unterhaltungstechnologie, holographische ARSDK-Zahlung, interaktive holographische Kommunikation und andere holographische AR-Technologien.

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