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Jun, 2019
拓扑自编码器
Topological Autoencoders
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Michael Moor, Max Horn, Bastian Rieck, Karsten Borgwardt
TL;DR
该研究提出一种新颖的方法，利用持久性同调技术，在自编码器的潜在表示中保留输入空间的拓扑结构，以保存多尺度的连接信息。实验表明这种方法在合成流形和现实世界图像数据集上表现出良好的潜在表示，并保留了低重构误差。
Abstract
We propose a novel approach for preserving
topological structures
of the input space in
latent representations
of
autoencoders
. Using
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