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low-dimensional space
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用简单的确定性自编码器学习低秩潜空间的理论与实证洞见
我们提出了一种名为低秩自动编码器(LoRAE)的新方法,它通过使用低秩正则化器自适应地重构一个低维潜在空间,同时保持自动编码器的基本目标,以便在嵌入数据于一个低维空间的同时保留重要信息。我们在理论上为模型建立了更严格的误差界限,而在实践中,
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8 months ago
超几何知识图嵌入的 3D 旋转和平移
该研究介绍了一种叫做 3H-TH 的新型模型,可以同时捕捉对称、反对称、倒置、交换组合、非交换组合、层级和多重性等许多关系模式,实验结果表明,在低维空间中,该模型在精度、层级属性和其他关系模式方面优于现有的最先进模型,但在高维空间中表现相似
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a year ago
基于非线性投影的梯度估计方法,用于查询高效的黑盒攻击
本文探讨了如何在项目的低维空间中高效地估计梯度,并提供了一个高效的非线性梯度投影边界黑盒攻击方案和其在多个数据集上的优越性能的演示和评估。
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3 years ago
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可视化大规模高维数据
本文提出了一种叫做 LargeVis 的技术,旨在解决将大规模和高维数据可视化在低维空间的问题。与 t-SNE 相比,LargeVis 构建精确近似的 K 最近邻图的计算成本更低,并采用了一个原则上的概率模型来进行可视化,整个过程易于扩展到
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8 years ago
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