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interpretable low-dimensional representations
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ICLR
SOM-VAE: 时间序列可解释离散表示学习
提出了一种针对高维时间序列数据的离散表征学习框架,通过整合可解释性离散降维和深度生成建模方法,得到在可解释性和聚类性能方面优异的平滑嵌入表征,基于自组织映射算法和马尔科夫模型实现了离散表征的概率化解释和进一步优化,实验结果显示其表现比竞争方
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6 years ago
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