DeepAtlas: neues Tool zur effektiven Manifold‑Lernung
Wissenschaftler haben ein neues Verfahren namens DeepAtlas vorgestellt, das die Annahme des „Manifold‑Hypothese“ auf die Probe stellt und gleichzeitig die Daten in niedrigdimensionale Räume überführt. Die Hypothese besagt, dass hochdimensionale Datensätze aus niedrigdimensionalen Mannigfaltigkeiten stammen. Bisherige Methoden erzeugen globale Einbettungen, während DeepAtlas lokale Nachbarschaften nutzt, um die Struktur genauer zu erfassen.
