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视网膜中的信号处理：可解释的图分类器预测神经节细胞响应
从数据中学习可解释的基于图的分类器以预测视觉刺激下的节细胞发射；通过学习正半定 (PSD) 距离矩阵来定义图节点 (视觉事件) 之间的马氏距离，从而导出边权和可进行二元分类的组合图；通过图的半定规划来优化距离矩阵的目标，结合 Gershgo
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6 months ago
半正交嵌入用于高效无监督异常分割
本文介绍了一种半正交嵌入模型，用于无监督异常分割任务。该模型使用预训练卷积神经网络中的多尺度特征来计算局部马氏距离，使用随机特征选择的方式对多维协方差张量进行逼近，从而极大地降低了计算开销，实验结果表明该方法在多个数据集上表现显著优于现有最
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3 years ago
基于加权近似排名成分分析的可扩展测度学习
我们提出了一种名为带权近似秩分量分析（WARCA）的度量学习公式，它通过将 WARP 损失与偏爱正交线性映射和避免秩缺乏嵌入的正则化器相结合，优化顶级排名的精度，我们的方法在最近和标准的重新识别数据集上都超越了现有的最先进技术，不仅在准确性
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8 years ago
ICML
稀疏线性分类的可证明准确性相似度学习
本文介绍一种基于非半正定线性相似性的学习算法，用于分类，该算法能够通过最优化距离和相似度函数来在非线性特征空间中学习，该方法得到应用后，在各种数据集上比起现有方法具有更好的效果，而且速度快、防止过拟合和产生非常稀疏的分类器。
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12 years ago
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