流形学习算法如何捕获语义信息

流形学习算法通过在高维特征空间中对点云进行建模，以捕获数据的语义信息。与传统的深度学习方法不同，流形学习算法采用了一种基于图的思维方式。具体而言，它将输入数据表示为一个空边集图，其中每个点表示数据中的一个样本，边表示样本之间的关系。

在流形学习算法中，我们使用可学习的逐点函数来处理每个点，并通过跨点传递信息来捕获语义信息。这是通过在图上进行消息传递来实现的，其中图是由点特征本身构造的。通过在图上传递消息，每个点可以获取来自其邻居点的信息，从而更好地捕获数据的语义信息。

总结起来，流形学习算法通过在高维特征空间中构建图，并在图上进行消息传递来捕获数据的语义信息。这种方法能够更好地处理集合数据，并在各种任务中取得更好的效果。