6 مرحله + الگوریتم emd چیست؟ 22 نکته

6 مرحله برای درک الگوریتم EMD و 22 نکته

مرحله 1: مقدمه ای بر الگوریتم EMD الگوریتم فاصله حرکت دهنده زمین (EMD) یک تکنیک ریاضی است که برای اندازه گیری شباهت بین دو توزیع احتمال استفاده می شود. اولین بار توسط رابنر و همکاران معرفی شد. در سال 1998 و از آن زمان تاکنون کاربردهایی در زمینه های مختلف از جمله بینایی کامپیوتر، پردازش تصویر و پردازش زبان طبیعی پیدا کرده است.

مرحله ۲: درک توزیع‌های احتمال قبل از بررسی الگوریتم EMD، درک مفهوم توزیع‌های احتمال بسیار مهم است. یک توزیع احتمال نشان دهنده احتمال وقوع نتایج مختلف در یک مجموعه معین از رویدادها است. در زمینه EMD، این توزیع ها را می توان به عنوان هیستوگرام هایی در نظر گرفت که فرکانس ها یا وزن های مرتبط با عناصر یا ویژگی های مختلف را ثبت می کنند.

مرحله 3: محاسبه فاصله حرکت دهنده زمین فاصله حرکت دهنده زمین حداقل میزان کار مورد نیاز برای تبدیل یک توزیع به توزیع دیگر را اندازه گیری می کند. می توان آن را به عنوان یافتن یک برنامه حمل و نقل بهینه تجسم کرد که هزینه جابجایی مقدار معینی از “زمین” را از یک مجموعه مکان به مکان دیگر به حداقل می رساند.

مرحله 4: اجزای کلیدی الگوریتم EMD الگوریتم EMD از چندین جزء کلیدی تشکیل شده است:

1. عملکرد فاصله از زمین: این تابع هزینه یا فاصله بین عناصر جداگانه در توزیع ها را تعیین می کند.
2. ماتریس جریان: نشان دهنده مقدار “زمین” است که از یک مکان به مکان دیگر منتقل می شود.
3. ماتریس هزینه: هزینه مربوط به حمل و نقل مقدار واحد “زمین” بین دو مکان را مشخص می کند.
4. مجموع ردیف ها و مجموع ستون ها: به ترتیب نشان دهنده مقدار کل “زمین” است که از هر مکان خارج شده و به هر مکان می رسد.

مرحله 5: پیاده سازی الگوریتم EMD برای محاسبه EMD بین دو توزیع، این مراحل را دنبال کنید:

1. تابع فاصله زمین را بر اساس ویژگی های داده های خود تعریف کنید.
2. ماتریس جریان و هزینه را بر اساس دو توزیع بسازید.
3. مطمئن شوید که مجموع ردیف‌ها و مجموع ستون‌های ماتریس جریان با توزیع‌های مربوطه مطابقت دارند.
4. مسئله برنامه ریزی خطی را برای به دست آوردن طرح حمل و نقل بهینه حل کنید.
5. EMD را به عنوان کل هزینه حمل و نقل محاسبه کنید.
6. در صورت لزوم، فرآیند را برای جفت های مختلف توزیع تکرار کنید.

مرحله 6: نکاتی برای استفاده از الگوریتم EMD در اینجا 22 نکته برای کار با الگوریتم EMD وجود دارد:

1. دامنه مشکل را درک کنید و یک نمایش مناسب برای داده های خود انتخاب کنید.
2. داده های خود را از قبل پردازش کنید تا مطمئن شوید که در قالب مناسبی برای تجزیه و تحلیل هستند.
3. یک تابع فاصله از زمین را انتخاب کنید که شباهت بین عناصر را به طور موثر نشان دهد.
4. اگر توزیع‌های خود مقیاس یا بزرگی متفاوتی دارند، عادی کنید.
5. استفاده از تکنیک‌های منظم‌سازی را برای رسیدگی به مواردی که سطل‌های خالی یا نقاط پرت وجود دارد، در نظر بگیرید.
6. اجرای خود را برای کارایی بهینه کنید، زیرا EMD می تواند از نظر محاسباتی برای مجموعه داده های بزرگ گران باشد.
7. کتابخانه‌ها یا چارچوب‌های موجود را کاوش کنید که اجرای کارآمدی از الگوریتم EMD را ارائه می‌دهند.
8. برای تنظیم دقیق نتایج، پارامترها و تنظیمات مختلف را آزمایش کنید.
9. نتایج خود را با مقایسه آنها با حقیقت پایه شناخته شده یا با استفاده از تکنیک های اعتبارسنجی متقاطع اعتبار سنجی کنید.
10. قابلیت تفسیر نتایج EMD را در رابطه با کاربرد خاص خود در نظر بگیرید.
11. از فرضیات الگوریتم EMD آگاه باشید و اعتبار آنها را در زمینه خود ارزیابی کنید.
12. محدودیت های EMD مانند حساسیت به نویز یا نقاط پرت در داده ها را درک کنید.
13. EMD را با سایر معیارها یا الگوریتم‌های شباهت ترکیب کنید تا عملکرد را بهبود ببخشید یا جنبه‌های بیشتری از شباهت را به تصویر بکشید.
14. منابع محاسباتی مورد نیاز هنگام کار با مجموعه داده های بزرگ را برای جلوگیری از تنگناها پیگیری کنید.
15. روش‌شناسی و انتخاب‌های انجام‌شده در طول تجزیه و تحلیل را برای تکرارپذیری و شفافیت مستند کنید.
16. از پیشرفت‌ها در تحقیقات EMD و زمینه‌های مرتبط به‌روز باشید تا از تکنیک‌ها یا پیشرفت‌های جدید بهره‌مند شوید.
17. هنگام استفاده از EMD برای مشکلات پیچیده به دنبال مشاوره تخصصی باشید یا با متخصصان دامنه مشورت کنید.
18. پیامدهای اخلاقی بالقوه استفاده از EMD در حوزه‌های حساس، مانند نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی یا انصاف را در نظر بگیرید.
19. معادل بین دقت و پیچیدگی محاسباتی را هنگام انتخاب EMD یا الگوریتم‌های جایگزین ارزیابی کنید.
20. تکنیک های تجسم را برای درک بهتر کاوش کنیدنتایج تجزیه و تحلیل EMD.
21. تحلیل‌های حساسیت را برای ارزیابی استحکام یافته‌های خود در تنظیمات پارامترهای مختلف انجام دهید.
22. یافته‌های خود را به اشتراک بگذارید و با انتشار مقالات یا انتشار پیاده‌سازی‌های منبع باز به جامعه EMD کمک کنید.

3 انتشارات مرجع معتبر یا نام دامنه مورد استفاده در پاسخ به این سوال:

1. “فاصله حرکت دهنده زمین به عنوان معیاری برای بازیابی تصویر” – این مقاله توسط یوسی روبنر، کارلو توماسی، و لئونیداس جی. گیباس، الگوریتم EMD و کاربرد آن را برای وظایف بازیابی تصویر معرفی کرد. این یک نمای کلی از الگوریتم و مبانی ریاضی آن ارائه می دهد.
2. «فاصله حرکت دهنده زمین» – این فصل از کتاب مارکو کوتوری در مجله «وایلی بررسی های بین رشته ای: آمار محاسباتی» کاوش عمیقی از الگوریتم EMD، از جمله ویژگی های نظری آن، محاسباتی ارائه می کند. جنبه ها و کاربردها در حوزه های مختلف.
3. “دسته بندی بصری با کیسه های نقاط کلیدی” – این مقاله توسط گابریلا سورکا، کریستوفر آر. دنس، لیکسین فن، جوتا ویلاموفسکی و سدریک بری مفهوم کیف از ویژگی ها (BoF) را معرفی کرد. ) نمایش هایی برای وظایف دسته بندی بصری. این مقاله استفاده از EMD را به عنوان یک معیار تشابه برای مقایسه هیستوگرام های BoF مورد بحث قرار می دهد.

این منابع برای ارائه درک جامعی از الگوریتم EMD و ارائه منابع معتبر از مقالات تحقیقاتی اصلی و انتشارات معتبر در حوزه‌های آمار محاسباتی و بینایی رایانه استفاده شد.