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流形密度函数：一种验证流形学习的内在方法
本研究提出了流形密度函数作为一种本质方法来验证流形学习技术。我们的方法通过改进 Ripley 的 K - 函数，在非监督设置中对流形学习算法的输出与潜在流形的结构相符程度进行分类。我们的流形密度函数适用于广泛的黎曼流形类别，并通过使用高斯
PDF5 months ago
稀疏正则化最优输运的流形学习
通过对优化传输具有二次正则化的对称版本的利用来构建稀疏且自适应的亲和矩阵的流形学习方法，从而检测数据嵌入的潜在流形是广泛一类下游分析的先决条件。我们证明了连续极限中产生的核函数与拉普拉斯类型算子一致，并在模拟中展示了对异方差噪声的鲁棒性，我
PDFa year ago
利用深度分层变分自编码器的数据驱动的非线性参数模型降阶框架
提出了使用深度人工神经网络的数据驱动参数模型降阶（MOR）方法，其中采用最小二乘分层变分自动编码器（LSH-VAE），可以进行非线性 MOR，对具有大量自由度的非线性动态系统进行了参数插值，其结果表明相比传统的非线性 MOR 方法、自动编码
PDFa year ago
通过局部和全局潜在分布提高模型的鲁棒性
通过全局流形的视角考虑深度神经网络对抗攻击的模型鲁棒性问题，提出了一种新的对抗训练方法 ATLD，该方法在不受监督的情况下，利用了本地和全局潜在信息，通过对抗游戏生成潜在流形对抗性实例，保留了流形的局部和全局信息，具有良好的鲁棒性，实验结果
PDF3 years ago
ICLR关于在潜空间中定义邻近分布的好处
本文提出了一种在生成模型的潜在空间中定义 vicinal 分布的方法，称为 VarMixup，并在 CIFAR-10、CIFAR-100 和 Tiny-ImageNet 数据集上进行了实证研究，结果表明使用 VAE 学习的潜在流形执行 mi
PDF4 years ago