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爱问的小鸟

新虫 (小有名气)

[交流] 高维数据降维 已有3人参与

高维数据降维,机子内存不足时,所面临的问题
向各位高手请教:
       目前,图像处理中所提取的特征基本上维数都比较高,而由于实验设备的限制,需要对特征降维。可是对于高维数据
做降维处理时,还会面临高维数据的迭代处理,这样对于计算机内存来说,也是很大的开销,如果数据稍微大一点,
可能机子出现溢出,那么有没有什么方法,可以在内存较少的机子上对高维数据降维呢? 像传统的PCA需要求解协方差矩阵,
这需要占用很大内存空间。而且大多数降维方法,运行速度不是很理想。
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yp_nupt

木虫 (职业作家)

兔斯基


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
可以采用CNN(卷积神经网络)进行特征的提取,其中有pooling过程能做到很好的降维,最新的一个model可以从512*7*7降为512*1*1。另外,如果使用CNN或者机器学习的内容,需要涉及GPU的运算,比CPU运算的速度要快10倍以上。
另外,采用NN(神经网络)能够做到监督学习(动作识别与检测)与无监督学习(聚类分析),最近三年的ICCV、CVPR、ECCV、PAMI等顶级会议或期刊上有很多的相关工作。
解放思想,实事求是
8楼2014-12-19 21:43:45
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爱问的小鸟

新虫 (小有名气)

或者说,目前的降维方法中,在性能相近的前提下,哪些方法的计算复杂度和时间复杂度较低?有没有关于这个方面的对比性论文,比较权威一点的。
2楼2014-12-15 16:05:05
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ywj_huang

木虫 (著名写手)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
64bit操作系统,4G内存的机器应该就够了。
‘eco’(经济型)的SVD分解速度应该很快。
优质产品
3楼2014-12-15 20:01:46
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xmcsydid

金虫 (正式写手)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
1 按照楼上说的把内存扩大,或者增加虚拟内存
2 如果用matlab,1的方法还不够。你可以把矩阵分为多个小矩阵,这样能运算更多的数据。
4楼2014-12-16 10:40:03
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