Choose kernel, find gradient, proce

Choose kernel, find gradient, proceed with above
algorithm to find weights
• Throw away lowest weighted dimension(s) after
gradient descent finds minimum, repeat until you
have specified number of dimensions left
– E.g. You have 123 dimensions (41 average X Y Z
coordinates of person’s joints) for walking/running
classification. You want to reduce to 6 (maybe these
will be the X Y Z coordinates of both ankles)
– Throw away worst 2 dimensions after each run of
algorithm until you have desired number left

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เลือกเคอร์เนล ค้นหาไล่โทนสี ดำเนินการข้างต้นอัลกอริทึมในการค้นหาน้ำหนัก•ทิ้ง dimension(s) น้ำหนักต่ำสุดหลังจากต่ำ ทำซ้ำจนกระทั่งคุณพบเชื้อสายไล่ระดับระบุหมายเลขของมิติซ้าย-เช่น คุณมีขนาด 123 (ค่าเฉลี่ย 41 X Y Zพิกัดของรอยต่อของบุคคล) การเดิน/วิ่งจัดประเภทการ คุณต้องการลด 6 (ทีนี้จะเป็นพิกัด X Y Z ของเท้าทั้งสอง)-ทิ้งเลว 2 มิติหลังจากแต่ละรันการอัลกอริทึมจนกว่าคุณได้ต้องเลขด้านซ้าย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เคอร์เนลเลือกหาลาดดำเนินการดังกล่าวข้างต้น
ขั้นตอนวิธีการที่จะหาน้ำหนัก
•โยนมิติถ่วงน้ำหนักไปต่ำสุด (s) หลังจากที่
ไล่ระดับสีโคตรพบน้อยที่สุดทำซ้ำจนกว่าคุณจะ
ได้ระบุจำนวนมิติซ้าย
- เช่นคุณมี 123 ขนาด (41 XYZ เฉลี่ย
พิกัดของบุคคล ข้อต่อ) สำหรับการเดิน / วิ่ง
การจัดหมวดหมู่ คุณต้องการที่จะลดถึง 6 (บางทีเหล่านี้
จะเป็น XYZ พิกัดของข้อเท้าทั้งสอง)
- ทิ้งที่เลวร้ายที่สุด 2 มิติหลังจากที่วิ่งของแต่ละ
ขั้นตอนวิธีจนกว่าคุณจะได้จำนวนที่ต้องการซ้าย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เลือกเมล็ดพบลาดเนินข้างบน
วิธีหาค่าถ่วงน้ำหนักน้ำหนัก
- ทิ้งมิติ ( s ) หลังจากการพบสุดโคตร

ซ้ำจนกว่าคุณได้ระบุจำนวนมิติซ้าย
–เช่นคุณมี 123 ขนาด 41 x y z
มีพิกัดของข้อต่อของบุคคล ) สำหรับเดินเล่น วิ่ง
การจำแนก คุณต้องการลด 6
( บางทีเหล่านี้จะเป็น X Y Z พิกัดทั้งข้อเท้า )
) ทิ้งขนาด 2 ที่เลวร้ายที่สุดหลังจากเรียกใช้แต่ละจนกว่าคุณจะมีหมายเลขของ
ขั้นตอนวิธีซ้ายที่ต้องการ