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dimensional reduction
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宇宙常数存在时的经典可积性：分析和机器学习结果
通过降维，我们研究了由某些四维引力理论的降维而来的二维理论的可积性，重点研究了描述最大韦尔斯场和中性标量场与引力在中性标量场势存在的情况下的耦合的四维引力理论的解决子空间，并通过构造 Lax 对矩阵从一维角度研究了选择的四维解决子空间的二维
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2 months ago
通过监督学习和无监督学习方法识别耦合火焰振荡器的动态模式
研究了基于变分自动编码器的有监督和无监督分类方法，用于识别燃烧系统中复杂火焰问题的动态模式识别。
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2 months ago
曲率增强的流形嵌入和学习
提出了一种新的降维和数据可视化方法，称为曲率增强流形嵌入与学习（CAMEL）。该方法通过使用节点之间的力场来寻找数据集的 n 维流形表示，包括一个新的力场模型以及用于无监督学习、有监督学习和半监督学习的 CAMEL 公式。应用于多个基准数据
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4 months ago
非对称核的扩散表示
扩展了扩散映射形式化方法，提出了一种使用不对称核的数据集进行维度规约的算法，通过使用与 Fourier 基底张量积相关的坐标系统来表示数据集的几何结构，从而减少数据集的维度并利用两维快速 Fourier 变换算法（2-D FFT）提供的加速
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6 months ago
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