plt.scatter(x_pca[:,0],x_pca[:,1],color='yellow',s=20)解释代码意思

时间: 2024-01-15 18:02:46 浏览: 107
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PCA.zip_PCA python实现_PCA 代码_loudi4x_pca python代码_python pca源代码

这段代码使用了 matplotlib 库中的 scatter 函数，用于绘制散点图。具体解释如下： - x_pca[:,0] 和 x_pca[:,1] 分别表示二维数据的两个维度，这里假设数据已经进行了 PCA 降维处理； - color='yellow' 表示散点的颜色为黄色； - s=20 表示散点的大小为 20 个像素点。 因此，这段代码的作用是将经过 PCA 降维后的数据在二维平面上用黄色的小圆点进行可视化展示。
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1使用梯度上升发求解主成分_pca_sklearn_

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1]) plt.title("Original Data") plt.xlabel("Feature 1") plt.ylabel("Feature 2") plt.subplot(122) plt.scatter(X_pca, np.zeros(len(X_pca))) plt.title("PCA Transformation") plt....
pdf

1_PCA.pdf

X = (x - np.mean(x, axis=0)) / np.std(x, ddof=1, axis=0) # 计算协方差矩阵 R = np.cov(X.T) # 计算特征值和特征向量 eigenvalues, eigenvectors = linalg.eigh(R) # 特征值和特征向量的排序 eigenvalues = ...

plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="winter", label=label9) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="gnuplot2", label=label5) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="hot", label=label6) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="autumn", label=label7) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="terrain", label=label8) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="Oranges", label=label1) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="tab20b", label=label2) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="cool", label=label4) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="rainbow", label=label3)

plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="Oranges", label=label1) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap=...

plt.scatter(x_pca[:,0],x_pca[:,1],c=y,s=20)如何知道有多少颜色

在执行 plt.scatter(x_pca[:,0],x_pca[:,1],c=y,s=20) 这段代码时，会根据标签 y 中不同的取值来自动确定有多少种颜色。具体来说，plt.scatter 函数会将 y 中不同的标签取值映射到不同的颜色上，比如 y 中有 3 种...

plt.scatter(x_pca[:,0],x_pca[:,1],c=Y,s=20)解释代码意思

- x_pca[:,0] 和 x_pca[:,1] 分别表示二维数据的两个维度，这里假设数据已经进行了 PCA 降维处理； - c=Y 表示散点的颜色取决于标签 Y 的取值，不同标签的点会用不同的颜色进行区分； - s=20 表示散点的大小为 20 个...

# 绘制散点图 plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1]) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('PCA Scatter Plot') plt.show()

plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1])将降维后的数据X_pca的第一列作为横坐标，第二列作为纵坐标，绘制了散点图。 plt.xlabel('PC1')和plt.ylabel('PC2')分别设置了横轴和纵轴的标签为'PC1'和'PC2'。 ...

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA # 进行PCA降维 pca = PCA(n_components=2) x_pca = pca.fit_transform(x) # 绘制散点图 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) ax1.scatter(x_pca[:, 0], x_pca[:, 1], c=y) ax1.set_title('Original dataset') # 进行ADASYN过采样 adasyn = ADASYN(random_state=42) x_resampled, y_resampled = adasyn.fit_resample(x, y) # 进行PCA降维 x_resampled_pca = pca.transform(x_resampled) # 绘制散点图 ax2.scatter(x_resampled_pca[:, 0], x_resampled_pca[:, 1], c=y_resampled) ax2.set_title('Resampled dataset') plt.show()把点弄小一点

ax1.scatter(x_pca[:, 0], x_pca[:, 1], c=y, s=10) ax1.set_title('Original dataset') # 进行ADASYN过采样 adasyn = ADASYN(random_state=42) x_resampled, y_resampled = adasyn.fit_resample(x, y) # 进行PCA...

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd df = pd.read_csv("iris.csv") pca = PCA(n_components=2) X = df.iloc[:, :-1].values Y = df.iloc[:, -1].values X_reduced = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=Y) plt.show() df_reduced = pd.DataFrame(data=X_reduced, columns=["PC1", "PC2"]) df_reduced["label"] = Y df_reduced.to_csv("iris_reduced.csv", index=False)这段代码运行报错，请为我修正

plt.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=Y) plt.show() df_reduced = pd.DataFrame(data=X_reduced, columns=["PC1", "PC2"]) df_reduced["label"] = Y df_reduced.to_csv("iris_reduced.csv", index=...

plt.scatter(X_train_pca[:, 0], X_train_pca[:, 1], c=np.argmax(y_train, axis=1))解释这段代码的意思

其中，X_train_pca 是经过 PCA 降维后的训练集数据，[:, 0] 和 [:, 1] 分别表示取所有行的第 0 列和第 1 列数据，即将数据降到二维空间中。c=np.argmax(y_train, axis=1) 表示将训练集标签 y_train 从 one-hot 编码...

from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import datetime # 导入数据集 start = datetime.datetime.now() #计算程序运行时间 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) X_train = mnist.train.images y_train = mnist.train.labels X_test = mnist.test.images y_test = mnist.test.labels #PCA降维 pca = PCA(n_components=10) X_train_pca = pca.fit_transform(X_train) X_test_pca = pca.fit_transform(X_test) # 可视化 plt.scatter(X_train_pca[:, 0], X_train_pca[:, 1], c=np.argmax(y_train, axis=1)) plt.show() # K-means聚类 kmeans_centers = [] # 用于存储初始类中心 for i in range(10): idx = np.where(np.argmax(y_train, axis=1) == i)[0] # 获取第i类数字的索引列表 sample_idx = np.random.choice(idx) # 随机指定一个样本作为初始类中心 kmeans_centers.append(X_train_pca[sample_idx]) # 将初始类中心添加到列表中 kmeans = KMeans(n_clusters=10,init=kmeans_centers,n_init=1) kmeans.fit(X_train_pca) # 计算分类错误率 y_pred = kmeans.predict(X_test_pca) acc = accuracy_score(np.argmax(y_test, axis=1), y_pred) print("分类错误率：{:.2%}".format(1-acc)) # 计算程序运行时间 end = datetime.datetime.now() print("程序运行时间为:"+str((end-start).seconds)+"秒")优化这段代码，输出其中pca降维的因子负荷量

plt.scatter(X_train_pca[:, 0], X_train_pca[:, 1], c=np.argmax(y_train, axis=1)) plt.show() # K-means聚类 kmeans_centers = [] # 用于存储初始类中心 for i in range(10): idx = np.where(np.argmax(y_train...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d # 生成示例数据 data = df.iloc[:,1:15] # 标准化处理 scaler = StandardScaler() data_scaled = scaler.fit_transform(data) # 主成分分析 pca = PCA(n_components=5) data_pca = pca.fit_transform(data_scaled) # 聚类分析 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(data_pca) labels = kmeans.labels_ centers = kmeans.cluster_centers_ # 绘制Voronoi图 vor = Voronoi(centers) voronoi_plot_2d(vor) # 绘制样本点 plt.scatter(data_pca[:, 0], data_pca[:, 1], c=labels) # 设置坐标轴标签和标题 plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Voronoi Diagram') # 显示图形 plt.show()

plt.scatter(data_projected[:, 0], data_projected[:, 1], c=labels) # 设置坐标轴标签和标题 plt.xlabel('Feature 1') plt.ylabel('Feature 2') plt.title('Voronoi Diagram') # 显示图形 plt.show() 请...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.decomposition import PCA iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) def dbscan(X, eps, min_samples): labels = np.zeros(len(X)) C = 0 visited = set() for i in range(len(X)): if i not in visited: visited.add(i) neighbors = find_neighbors(X, i, eps) if len(neighbors) < min_samples: labels[i] = -1 else: C += 1 labels[i] = C expand_cluster(X, labels, i, neighbors, C, eps, min_samples, visited) return labels def find_neighbors(X, i, eps): neighbors = [] for j in range(len(X)): if np.linalg.norm(X[i] - X[j]) < eps: neighbors.append(j) return neighbors def expand_cluster(X, labels, i, neighbors, C, eps, min_samples, visited): for j in neighbors: if j not in visited: visited.add(j) neighbors_j = find_neighbors(X, j, eps) if len(neighbors_j) >= min_samples: neighbors.extend(neighbors_j) if labels[j] == 0: labels[j] = C eps = 0.5 min_samples = 5 labels = dbscan(X_pca, eps, min_samples) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels) plt.xlabel('PCA Component 1') plt.ylabel('PCA Component 2') plt.title('DBSCAN Clustering with PCA') plt.show()将上述代码解读并加以注释

plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels) plt.xlabel('PCA Component 1') plt.ylabel('PCA Component 2') plt.title('DBSCAN Clustering with PCA') plt.show() 这段代码演示了如何使用Python和...

x0 = X_transformed[Y == 0] x1 = X_transformed[Y == 1] x2 = X_transformed[Y == 2] plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c = "red", marker = "o", label = "label0") plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c = "green", marker = "*", label = "label1") plt.scatter(x2[:, 0], x2[:, 1], c = "blue", marker = "+", label = "label2") plt.show()

数据集中包含了三类样本，分别用0、1、2三个数字来表示。代码首先根据样本的标签将数据集划分成三个子集，然后用不同的颜色和标记来展示每个子集中的样本点。最后调用plt.show()函数将图像显示出来。该代码使用了...

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt # Load iris dataset iris = load_iris() # Standardize data scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(iris.data) # Perform PCA pca = PCA(n_components=2) y = pca.fit_transform(X_scaled) print(y) # Plot results plt.scatter(y[:, 0], y[:, 1], c=iris.target) plt.xlabel('First principal component') plt.ylabel('Second principal component') plt.show()对上述代码处理后的鸢尾花数据，采用（自选）1种分类方法进行分类实验；再使用PCA方法降维后的由前2个主成分构成的新数据集，采用同种分类方法进行分类实验；最后对2种分类方法的结果进行比较。

plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test) plt.title('Original Dataset') plt.subplot(1, 2, 2) plt.scatter(X_test_pca[:, 0], X_test_pca[:, 1], c=y_test) plt.title('PCA-reduced Dataset') plt....

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() y = data.target x = data.data pca = PCA(n_components = 2) #加载PCA算法，设置降维后主成分数目为2 reduced_x = pca.fit_transform(x) #对样本进行降维 #在平面中画出降维后的样本点的分布 red_x,red_y = [],[] blue_x,blue_y = [],[] green_x,green_y = [],[] for i in range(len(reduced_x)): if y[i] == 0: red_x.append(reduced_x[i][0]) red_y.append(reduced_x[i][1]) elif y[i] == 1: blue_x.append(reduced_x[i][0]) blue_y.append(reduced_x[i][0]) else: green_x.append(reduced_x[i][0]) green_y.append(reduced_x[i][1]) plt.scatter(red_x,red_y,c='r',marker='x') plt.scatter(blue_x,blue_y,c='b',marker='D') plt.scatter(green_x,green_y,c='g',marker='.') plt.show()解释每一行代码的意思，如果代码有错误指出错误并给出正确的代码

reduced_x = pca.fit_transform(x) # 在平面中画出降维后的样本点的分布 red_x, red_y = [], [] blue_x, blue_y = [], [] green_x, green_y = [], [] for i in range(len(reduced_x)): if y[i] == 0: red_x....

# 读取数据集 data = pd.read_csv('./ebs/waveform-5000.csv') epsilon = 1e-10 # 去除第一行数据（属性名称） data = data.iloc[1:] # 提取属性列和类别列 X = data.iloc[:, :-1].values.astype(float) #x表示属性 y_true = data.iloc[:, -1].values #y表示类别，最后一列 # 数据标准化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 初始化NMF模型 n_components = range(2, 20) # 不同的n_components值 silhouette_scores = [] # 存储每个n_components的轮廓系数 best_silhouette_score = -1 best_n_components = -1 # 对不同的n_components进行迭代 for n in n_components: nmf = NMF(n_components=n) features = nmf.fit_transform(X_scaled) labels = nmf.transform(X_scaled).argmax(axis=1) # labels2 = nmf.components_.argmax(axis=1) # 根据聚类结果计算轮廓系数 # silhouette_avg = silhouette_score(X_scaled, labels) silhouette_avg = calinski_harabasz_score(X_scaled, labels) silhouette_scores.append(silhouette_avg) print(f"n_components={n}: Silhouette Score = {silhouette_avg}") # 选择最佳的n_components if silhouette_avg > best_silhouette_score: best_silhouette_score = silhouette_avg best_n_components = n print(f"best n_components = {best_n_components}") # 绘制得分图 plt.plot(n_components, silhouette_scores, marker='o') plt.title("NMF Clustering Performance") plt.xlabel("n_components") plt.ylabel("Silhouette Score") plt.show() print(f"best n_components = {best_n_components}") print(f"best Silhouette Score = {best_silhouette_score}") # 使用最佳的n_components进行聚类 best_nmf = NMF(n_components=best_n_components) best_features = best_nmf.fit_transform(X_scaled) # labels = best_nmf.components_.argmax(axis=1) labels = best_nmf.transform(X_scaled).argmax(axis=1) # 使用PCA进行降维和可视化 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) # 可视化聚类结果 plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels) plt.title(f"NMF Clustering (n_components={best_n_components}) with PCA Visualization") plt.xlabel("Principal Component 1") plt.ylabel("Principal Component 2") plt.show()中文解析代码流程和步骤

使用PCA进行降维，将属性列降为二维，存储为X_pca变量。使用散点图可视化聚类结果，横坐标和纵坐标分别为X_pca的两个主成分，颜色表示不同的聚类簇。 总之，这段代码展示了一个完整的数据聚类分析过程，包括数据...

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() y = data.target x = data.data pca = PCA(n_components = 2) #加载PCA算法，设置降维后主成分数目为2 reduced_x = pca.fit_transform(x) #对样本进行降维 #在平面中画出降维后的样本点的分布 red_x,red_y = [],[] blue_x,blue_y = [],[] green_x,green_y = [],[] for i in range(len(reduced_x)): if y[i] == 0: red_x.append(reduced_x[i][0]) red_y.append(reduced_x[i][1]) elif y[i] == 1: blue_x.append(reduced_[i][0]) blue_y.append(reduced_[i][1]) else: green_x.append(reduced_x[i][0]) green_y.append(reduced_x[i][1]) plt.scatter(red_x,red_y,c='r',marker='x') plt.scatter(blue_x,blue_y,c='b',marker='D') plt.scatter(green_x,green_y,c='g',marker='.') plt.show()找出代码的错误

代码中存在以下错误： 1. 在第一行代码中，缺少换行符，应该将 import 和 from 分别放在两行代码中。 正确的第一行代码应该是： import matplotlib.pyplot as plt ...blue_x.append(reduced_x[i][0])

pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(pred_images)，如何用散点图可视化啊

X_pca[:, 0]和X_pca[:, 1]分别表示降维后的数据在第一个和第二个主成分上的投影，它们作为横纵坐标传递给plt.scatter()函数。 为了给散点图添加标签和标题，使用plt.xlabel()和plt.ylabel()指定坐标轴的...

from sklearn import random_projection from sklearn import decomposition,metrics from sklearn.cluster import KMeans X,y=datasets.load_breast_cancer(return_X_y=True) print("X.shape:",X.shape) print("y.shape:",y.shape) print("X[:3]:",X[:3]) print("y[:3]",y[:3]) #随机投影降维 rp=random_projection.SparseRandomProjection(n_components=3,density=0.1,random_state=42) X_projected=rp.fit_transform(X) # ##PCA降维 pca=decomposition.TruncatedSVD(n_components=3) X_projected=pca.fit_transform(X) ##kmeans聚类 y_pred=KMeans(n_clusters=2,n_init=10).fit_predict(X_projected) ##对K-mean的聚类效果进行评分 score=metrics.calinski_harabasz_score(X_projected,y_pred) print(score) plt.figure(1) ax = plt.subplot(111, projection='3d') ax.scatter(X_projected[:,0],X_projected[:,1],X_projected[:,2],c=y) plt.figure(2) ax = plt.subplot(111, projection='3d') ax.scatter(X_projected[:,0],X_projected[:,1],X_projected[:,2],c=y_pred) plt.show()是在干什么

1. 加载乳腺癌数据集，其中X表示样本特征，y表示样本标签。 2. 使用随机投影（SparseRandomProjection）算法对样本进行降维，将特征从原来的30维降到了3维。 3. 使用PCA算法对样本进行降维，同样将特征从原来的30...

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网络物理突变工具的多点路径规划实现与分析

资源摘要信息:"多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人" ### 知识点概述 #### 多点路径规划与网络物理突变工具 多点路径规划指的是在网络环境下，对多个路径点进行规划的算法或工具。该工具可能被应用于物流、运输、通信等领域，以优化路径和提升效率。网络物理系统（CPS，Cyber-Physical System）结合了计算机网络和物理过程，其中网络物理突变工具是指能够修改或影响网络物理系统中的软件代码的功能，特别是在自动驾驶、智能电网、工业自动化等应用中。 #### 变异与Mutator软件工具 变异（Mutation）在软件测试领域是指故意对程序代码进行小的改动，以此来检测程序测试用例的有效性。mutator软件工具是一种自动化的工具，它能够在编程文件上执行这些变异操作。在代码质量保证和测试覆盖率的评估中，变异分析是提高软件可靠性的有效方法。 #### Mutationdocker Mutationdocker是一个配置为运行mutator的虚拟机环境。虚拟机环境允许用户在隔离的环境中运行软件，无需对现有系统进行改变，从而保证了系统的稳定性和安全性。Mutationdocker的使用为开发者提供了一个安全的测试平台，可以在不影响主系统的情况下进行变异测试。 #### 工具的五个阶段 网络物理突变工具按照以下五个阶段进行操作： 1. **安装工具**：用户需要下载并构建工具，具体操作步骤可能包括解压文件、安装依赖库等。 2. **生成突变体**：使用`./mutator`命令，顺序执行`./runconfiguration`（如果存在更改的config.txt文件）、`make`和工具执行。这个阶段涉及到对原始程序代码的变异生成。 3. **突变编译**：该步骤可能需要编译运行环境的配置，依赖于项目具体情况，可能需要执行`compilerun.bash`脚本。 4. **突变执行**：通过`runsave.bash`脚本执行变异后的代码。这个脚本的路径可能需要根据项目进行相应的调整。 5. **结果分析**：利用MATLAB脚本对变异过程中的结果进行分析，可能需要参考文档中的文件夹结构部分，以正确引用和处理数据。 #### 系统开源 标签“系统开源”表明该项目是一个开放源代码的系统，意味着它被设计为可供任何人自由使用、修改和分发。开源项目通常可以促进协作、透明性以及通过社区反馈来提高代码质量。 #### 文件名称列表 文件名称列表中提到的`mutationdocker-master`可能是指项目源代码的仓库名，表明这是一个主分支，用户可以从中获取最新的项目代码和文件。 ### 详细知识点 1. **多点路径规划**是网络物理系统中的一项重要技术，它需要考虑多个节点或路径点在物理网络中的分布，以及如何高效地规划它们之间的路径，以满足例如时间、成本、距离等优化目标。 2. **突变测试**是软件测试的一种技术，通过改变程序中的一小部分来生成变异体，这些变异体用于测试软件的测试用例集是否能够检测到这些人为的错误。如果测试用例集能够正确地识别出大多数或全部的变异体，那么可以认为测试用例集是有效的。 3. **Mutator软件工具**的使用可以自动化变异测试的过程，包括变异体的生成、编译、执行和结果分析。使用此类工具可以显著提高测试效率，尤其是在大型项目中。 4. **Mutationdocker的使用**提供了一个简化的环境，允许开发者无需复杂的配置就可以进行变异测试。它可能包括了必要的依赖项和工具链，以便快速开始变异测试。 5. **软件的五个操作阶段**为用户提供了清晰的指导，从安装到结果分析，每个步骤都有详细的说明，这有助于减少用户在使用过程中的困惑，并确保操作的正确性。 6. **开源系统的特性**鼓励了代码共享、共同开发和创新，同时也意味着用户可以通过社区的力量不断改进软件工具，这也是开源项目可持续发展的核心。 通过以上描述和知识点的展开，我们可以了解到多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人是一个涵盖了网络物理系统、变异测试、自动化软件工具以及开源精神的综合性项目。它通过一系列操作流程为用户提供了一个高效和稳定的代码测试环境，并且以开源的形式促进了软件测试技术的共享和创新。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依