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上传时间: 2021-03-26
详细说明：hypersphere2sphere（h2s）
（Python实现正在开发中-观看此空间）
hypersphere2sphere（h2s）是一种可视化方法，用于传达高维，标记数据分布之间的关系。 h2s将每个标记的分布汇总为一个球体（在3D中）或圆（在2D中）。
h2s可以可视化例如卷积神经网络每一层对手写（MNIST）数字图像的激活。
基本
h2s算法分两个步骤进行：
h2s适合包含高维，标记数据分布的超球体，并在低维可视化空间中完美地（a）或近似（b）表示它们。
步骤1：高维超球面估计
均匀的N球分布适合于每个类别的样本分布，从而为每个类别产生中心（ N向量）和半径（标量） 。
在这里， data是[ P × N ]矩阵或[ P × N × F ]张量，其中P是点的数量（或“样本”）， N是点的维数，对于动态数据， F是帧数（或及时采样）。
data % an [P
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