high-dimensional features | BriefGPT

关键词high-dimensional features

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未经训练的消息传递层的链接预测
无标记信息传递层在图神经网络中被探索，与完全训练的 MPNN 相比，能够在链路预测中表现出竞争性和优越性能，尤其在存在高维特征的情况下，并通过理论分析将其与基于路径的拓扑节点相似度测量相关联。因此，无标记信息传递架构被视为一种高效且可解释的
PDF10 days ago
ResSurv：基于残差网络的癌症生存分析预测模型
通过基于深度残差学习的 ResSurv 模型，我们成功地解决了使用高通量数据时深度学习模型基于 Cox 比例风险存在过拟合问题以及网络退化问题的困扰，并在深度学习领域取得了领先地位，能够有效提取深层信息。
PDF2 months ago
基于最后卷积层输出的高维特征子空间投影的异常检测
这篇论文集中在最后的卷积层输出的高维特征上，通过将这些高维特征投影到两个具体的特征子空间，借助网络的线性层的降维能力来识别产生在训练分布之外的数据，从而实现可靠的模式分类检测。我们的方法不需要输入预处理或特定的数据预调优，通过修改全连接层之
PDF2 months ago
稀疏归纳生成对抗哈希用于最近邻搜索
本文提出了一种新的非监督哈希方法，称为稀疏诱导生成对抗哈希（SiGAH），通过生成对抗训练框架将大规模高维特征编码为二进制代码，从而解决了已有哈希存在的量化损失问题和数据分布不一致问题。实验结果表明，该方法在 Tiny100K、GIST1M
PDFa year ago
CP-mtML：面向大规模人脸检索的耦合投影多任务度量学习
本文提出了一种新的 CP-mtML 方法，可以应对高维人脸描述符和大规模数据集，通过利用成对的相似和非相似约束作为监督，不需要对每个训练图像进行详尽的类别注释，经过在不同任务和数据集上的实证验证，可以有效地提高人脸图像检索的性能。
PDF8 years ago
从高维数据到中等长度的二进制代码：投影库
为了在保持高识别精度的前提下减少计算及存储成本，本文提出了一种名为‘Binary Projection Bank’的嵌入方法，通过学习一组小的投影来实现从高维特征向量向中等维二进制码转换，实验论证了该方法和现有技术相比在减小内存和编码复杂度
PDF9 years ago
ICML边缘去噪自编码器在领域自适应中的应用
本文提出了一种基于边缘化的 SDA (mSDA) 算法，其能够在保证和传统 SDA 相同效果的前提下，大幅度减小计算量和提升可扩展性。
PDF12 years ago
使用特征退火独立规则进行高维分类
该研究探讨了高维特征对分类准确性的影响，提出了一种名为 FAIR 的特征筛选方法，并利用两样本 t 检验的阈值确定关键特征选择的数量，实验证明其具有优越性。
PDF18 years ago