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

(SeaPRwire) –   Beijing, 05. Februar 2024 – WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” oder das “Unternehmen”), ein führender globaler Anbieter von Hologram Augmented Reality (“AR”)-Technologie, gab heute bekannt, dass ein Algorithmus für die mehrperspektivische Repräsentationslernung zur Bewältigung des Problems des Data-Stream-Clusterings entwickelt wurde. Der Algorithmus für die mehrperspektivische Repräsentationslernung kann eine wirksame Lösung für das Problem des Data-Stream-Clusterings bieten. Der Algorithmus für die mehrperspektivische Repräsentationslernung ist eine Methode zum Lernen und Kombinieren von Daten aus mehreren Perspektiven, um eine umfassendere Repräsentation zu erhalten. Beim Data-Stream-Clustering können mehrere Perspektiven verwendet werden, um verschiedene Aspekte des Data Streams darzustellen, wie Zeitreihenperspektive, räumliche Perspektive usw., und jede Perspektive kann unterschiedliche Informationen liefern.

Durch das Lernen der Merkmale jeder Perspektive werden potenzielle Muster und Strukturen der Daten entdeckt und kombiniert, um die Genauigkeit und Stabilität des Data-Stream-Clusterings zur besseren Verständigung und Analyse des Data Streams zu verbessern. Derzeit werden Algorithmen für die mehrperspektivische Repräsentationslernung weit verbreitet eingesetzt, und ihre Aussichten sind sehr vielversprechend. Beispielsweise kann es im Finanzbereich für die Kundensegmentierung verwendet werden. Im medizinischen Bereich kann es für die Krankheitsdiagnose, Patientenüberwachung usw. verwendet werden. Im E-Commerce-Bereich kann es für die Analyse des Nutzerverhaltens, Produktempfehlungen usw. verwendet werden.

Der Algorithmus für die mehrperspektivische Repräsentationslernung ist in der Lage, Informationen aus mehreren Perspektiven zu synthetisieren, um eine umfassendere Beschreibung der Daten bereitzustellen. Unterschiedliche Perspektiven liefern unterschiedliche Merkmale und Gesichtspunkte, und durch ihre Kombination kann eine genauere und umfassendere Repräsentation der Daten erhalten werden. Da der Algorithmus für die mehrperspektivische Repräsentationslernung Informationen aus mehreren Perspektiven nutzen kann, bietet er eine reichhaltigere Repräsentation der Daten. Durch die Kombination mehrerer Perspektiven kann der Algorithmus mehr Details und Korrelationen in den Daten erfassen und so die Datenrepräsentation verbessern.

Es kann gesehen werden, dass Algorithmen für die mehrperspektivische Repräsentationslernung die Vorteile der Synthese mehrperspektivischer Informationen, der Verbesserung der Datenrepräsentation, der Verbesserung der Clustering-Leistung und der Anpassung an unterschiedliche Datentypen haben. Diese Vorteile machen Algorithmen für die mehrperspektivische Repräsentationslernung potenziell für viele Clustering-Aufgaben mit Daten geeignet.

Der Datensatz mit Daten aus mehreren Perspektiven wird zunächst gesammelt. Die Daten werden vorverarbeitet, einschließlich Datenbereinigung, Merkmalsextraktion und Datentransformation. Anschließend werden die Daten unter Verwendung des Algorithmus für die mehrperspektivische Repräsentationslernung gelernt, um mehrperspektivische Repräsentationen der Daten zu erhalten. Die gelernten mehrperspektivischen Darstellungen werden dann clusterisiert, um mehrere Clustering-Ergebnisse zu erhalten. Die mehreren Clustering-Ergebnisse werden kombiniert, um die endgültigen Clustering-Ergebnisse zu erhalten.

Der Algorithmus für die mehrperspektivische Repräsentationslernung kann in matrixzerlegungsbasierte Methoden, deep-learning-basierte Methoden und graph-basierte Methoden unterteilt werden. Matrixzerlegungsbasierte Methoden können mehrere Sichtweisen der Daten als Matrix darstellen und dann Matrixzerlegung zur Datenerfassung verwenden. Deep-learning-basierte Methoden können Modelle wie tiefe neuronale Netze nutzen, um Daten zu lernen und eine genauere Repräsentation zu erhalten. Graph-basierte Methoden können Ideen der Graphentheorie nutzen, um aus den Daten zu lernen und eine umfassendere Repräsentation zu erhalten.

Der Algorithmus für die mehrperspektivische Repräsentationslernung kann das Problem des Data-Stream-Clusterings wirksam angehen, indem er mehrperspektivische Repräsentationen gemeinsam lernt und sie mit traditionellen Clustering-Algorithmen kombiniert. Seine Kernidee besteht darin, die durch unterschiedliche Sichtweisen bereitgestellten Informationen zu nutzen, um die inhärente Struktur der Daten zu erfassen und so die Genauigkeit und Stabilität des Clusterings zu verbessern.

In Zukunft wird der Algorithmus für die mehrperspektivische Repräsentationslernung mit der kontinuierlichen Entwicklung von Big Data und KI-Technologie in mehr Bereichen angewendet werden. Gleichzeitig wird seine Genauigkeit durch die kontinuierliche Optimierung und Verbesserung des Algorithmus weiter verbessert werden.

Über WIMI Hologram Cloud
WIMI Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ:WIMI) ist ein umfassender technischer Lösungsanbieter für holografische Cloud, der sich auf professionelle Bereiche wie Software für holografisches AR-Autonavigations-HUD, 3D-holografisches Puls-LiDAR, tragbare Lichtfeld-Hologramm-Ausrüstung, Hologramm-Halbleiter, Hologramm-Cloud-Software, holografische Autonavigation und andere konzentriert. Zu ihren Dienstleistungen und Hologramm-AR-Technologien gehören die Anwendung von Hologramm-AR im Automobilbereich, die 3D-Hologramm-Puls-LiDAR-Technologie, die Hologramm-Vision-Halbleitertechnologie, die Entwicklung von Hologramm-Software, die Hologramm-AR-Werbetechnologie, die Hologramm-AR-Unterhaltungstechnologie, die Hologramm-ARSDK-Zahlung, die interaktive Hologramm-Kommunikation und andere Hologramm-AR-Technologien.

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