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C-SURE:用于复数值深度学习的缩减估计器与样本原型分类器
我们提出了 C-SURE,这是一种新的 Stein 偏置风险估计器,用于复值数据的流型,并将其融入了卷积神经网络分类器的原型中,在复值 MSTAR 和 RadioML 数据集上表现比 SurReal 更准确和稳健
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4 years ago
SurReal:复数深度学习的 Fréchet 均值和距离变换
本文提出一种新的深度学习架构用于自然复数数据,并利用极径形式将每个样本视为复数空间中的一个领域,设计了一种基于 Riemannian 流形上加权 Frechet 平均的卷积算子和基于距离到 wFM 的全连接层算子,具有非零缩放和平面旋转下的
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5 years ago
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