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ICML
超参数神经网络中的损失景观几何：对称性和不变性
本文通过组合分析的方式，对超参数化神经网络中对称引起的关键点进行了探讨，发现这些关键点生成的正则流形在 mildly overparameterized regime 时占优，但是当 vastly overparameterized reg
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3 years ago
ICCV
区间子空间聚类是否需要仿射约束？
本文理论和实验相结合的方法表明，在嵌入空间的维度高于仿射子空间维度之和的情况下，仿射约束对聚类性能的影响可以忽略不计。
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4 years ago
高秩矩阵补全的代数多样性模型
本文以代数多样性为数据本身的情况进一步推广了低秩矩阵补全问题，结合仿射子空间集合进行研究，提出了一种有效的基于凸或非凸代价的矩阵补全算法，绕过高维幂律特征矩阵的直接处理，能够恢复合成数据和真实数据，且其性能优于传统的低秩矩阵补全和子空间聚类
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7 years ago
仿射子空间的代数聚类
本文针对亚空间聚类问题，研究了代数子空间聚类算法在仿射子空间聚类问题上的适用性，通过代数几何理论证明了同态技巧的正确性。
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9 years ago
通过本地最佳配平面的混合线性建模
提出了一种基于几何的简单快速的方法，通过仿射子空间的并集来建模数据，并利用贪婪选择或谱方法进一步处理子空间集以生成最终模型，可应用于基于跟踪的运动分割和不同光照条件下的面部聚类。
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14 years ago
ICCV
核谱曲率聚类 (KSCC)
利用核函数的奇技淫巧在嵌入空间下将多流形建模问题转化为混合线性建模问题，并提出了一种名为 Kernel Spectral Curvature Clustering 的算法，能够通过光谱聚类方法从多方面的相似性中将多种动作区分开来。
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15 years ago
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