다양체 가설

다양체 가설(, )은 실세계의 고차원 데이터가 고차원에 놓여있는 저차원의 잠재 다양체들로 구성된다는 가설이다. 이에 따르면 같은 다양체 내부에서는 보간법을 이용해서 중간 데이터를 생성할 수 있다. 다양체 가설의 결과로, 초기에 설명하기 위해 많은 변수를 필요로 하는 것처럼 보이는 많은 데이터 세트는 실제로는 비교적 적은 수의 변수로 설명할 수 있으며, 이는 기본 다양체의 로컬 좌표계에 비유된다. 이 원리는 몇 가지 공통된 특징을 고려함으로써 고차원 데이터 세트를 설명하는 데 있어 기계 학습 알고리즘의 효율성을 뒷받침한다고 제안한다.

 각주 

 참고 도서 




분류:기계 학습