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持久性图像

swMATH ID: 41418
软件作者: 亨利·亚当斯、索菲亚·切普斯塔诺娃、特根·爱默生、埃里克·汉森、迈克尔·柯比、弗朗西斯·莫塔、雷切尔·内维尔、克里斯·彼得森、帕特里克·希普曼、洛里·齐格尔梅尔
描述: 持久图像:持久同调的稳定向量表示。许多数据集可以被视为底层空间的噪声采样,拓扑数据分析工具可以描述这种结构,以便进行知识发现。其中一个工具是持久同源性,它提供了数据集中同源特征的多尺度描述。这种同源信息的一种有用表示是持久性图(PD)。已努力将PD映射到具有对机器学习任务有价值的附加结构的空间。我们将PD转换为有限维向量表示,我们称之为持久图像(PI),并证明了这种转换对于输入中的小扰动的稳定性。将PI的辨别能力与现有方法进行比较,显示出显著的性能提升。我们探讨了PI与基于向量的机器学习工具(如线性稀疏支持向量机)的使用,这些工具可以识别包含有鉴别拓扑信息的特征。最后,从离散动力系统(链接扭转图)和偏微分方程(各向异性Kuramoto-Sivashinsky方程)的动态输出中高精度推断参数值,为PI的判别能力提供了一种新的应用。
主页: https://arxiv.org/abs/11507.06217
源代码:  https://gitlab.com/csu-tda/PersistenceImages网站
相关软件: github;Scikit公司;叫做古迪辛;裂土器;PHAT公司;时差;狄奥尼索斯;持久性环境;CliqueTop(单击顶部);截面;持久性曲线;javaPlex公司;珀尔修斯;地形网;j孔;激流.py;艾琳;乔托-塔达;SW1条款;pflamelet公司
引用于: 60文件
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146位作者引用

5 瓦西里厄斯·马卢拉斯
4 克里斯托弗·奥贝尔
4 魏国伟
亨利·亚当斯
文森特·迪沃
叶佩·奥巴亚西
2 彼得·布贝尼克
2 仓、子轩
2 Frédéric Chazal
2 艾默生,Tegan H。
2 Franaszczuk,Piotr J。
2 靖国平冈
2 马尾木村
2 贵霜、根基
2 伊丽莎白·蒙克
2 雷切尔·内维尔
2 克里斯·彼得森
2 莎拉·季莫奇科
2 吴杰
2 夏,科林
2 Ziegelmeier,洛丽
1 奥利维尔·艾利克斯
1 阿米尼安,马努切尔
1 索加塔省巴苏
1 保罗·本迪
1 尼古拉斯·伯克
1 埃里克·贝里。
1 科西奥,别什科夫
1 克里斯蒂安·比克
1 布思,戴夫
1 布思,大卫
1 本杰明·布吕克
1 皮耶保罗·布鲁蒂
1 萨布丽娜·卡尔西纳。
1 甘纳·E·卡尔森。
1 陈彦琦
1 索菲亚·切普斯塔诺娃。
1 阿兰·切恩
1 弗朗西斯科·切妮斯塔
1 于敏钟
1 玛丽亚·维罗尼卡·西奥卡内尔
1 杰西·西塞夫斯基-科赫
1 洛林·克劳福德
1 阿德里亚娜·道斯(Adriana T.Dawes)。
1 董哲通
1 杜钦,月亮
1 Jason A.Edelberg。
1 埃琳·法内尔
1 Fasy,Brittany Terese布列塔尼·泰瑞丝
1 米歇尔·冯
1 亚萨·费拉根
1 乌尔德里科·福加奇
1 Kenji Fukumizu
1 马西奥·加梅罗。
1 阿德利·加林
1 乍得朱斯蒂
1 杰琳娜·格里比奇
1 格罗斯,伊丽莎白
1 米贾尔·吉勒马尔
1 伊斯梅尔·古泽尔
1 阿尔多·古兹曼-萨恩斯
1 尼娜·海明恩
1 海瑟·A·哈灵顿。
1 你好,吉森
1 凯瑟琳·赫斯。
1 克里斯托夫·霍弗。
1 托马斯·霍茨
1 斯蒂芬·赫克曼(Stephan F.Huckemann)。
1 阿明·伊斯克
1 乔纳森·贾奎特
1 梅根·约翰逊
1 克利夫·乔斯林(Cliff A.Joslyn)。
1 马特乌斯·朱达
1 莱利·朱尼曼
1 Jae-Hun Jung先生
1 Kališnik Verovšek,萨拉
1 比尔·凯
1 阿塔比州凯根
1 斯科特·克里克
1 费拉斯·卡萨瓦尼(Firas A.Khasawneh)。
1 罗兰·奎特
1 塞奥·拉孔贝
1 奥斯汀·劳森
1 Darrick Lee先生
1 莱特,海克
1 克莱门·列夫拉德
1 雅各布·莱戈尼
1 李启伟
1 林洪伟
1 刘健
1 萨扬·曼达尔
1 亚历山大·麦克利里
1 斯科特·麦金利。
1 卡西·普特曼·米库奇
1 乔舒亚·L·迈克。
1 米勒,以斯拉
1 乔舒亚·欢乐
1 莫诺德、安提亚
1 月亮,楚宇
1 弗朗西斯·莫塔。
…还有46位作者

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