similarity estimation | BriefGPT

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深度度量学习的分段线性流形
无监督深度度量学习通过仅使用无标签数据来学习语义表示空间，其中准确估计数据点之间的相似度是一个具有挑战性的问题。为此，我们提出了使用分段线性逼近来建模高维数据流形的方法，其中每个低维线性段近似于点周围小邻域内的数据流形。通过这些邻域来估计数
PDF3 months ago
监督自编码神经网络潜空间配置的泛化改进
本文研究了自编码器的潜在空间（LS）属性，并提出了两种获得期望拓扑结构的 LS 配置方法。研究表明，利用几何损失项直接作用于 LS 的损失配置方法可以可靠地获得期望的 LS 配置，从而可以在 LS 中定义相似性度量来预测标签或估计多个输入的
PDF5 months ago
一种自适应核方法用于异构因果效应联邦学习
提出了一个新的因果推断框架，用于在联邦设置中从多个分散的数据源中学习因果效应。通过使用随机傅里叶特征将损失函数分解为多个组件，介绍了一种自适应传输算法，学习数据源之间的相似性，并且估计源之间的相似度通过传输系数，因此无需先前的相似性量度信息
PDF2 years ago
ECCV使用深度相似度引导的图神经网络进行人员重新识别
该论文提出了一种称为 SGGNN 的新型深度学习框架，它可以使用关系信息来更新 probe-gallery 关系特征，通过使用这些特征进行预测可以实现准确的相似度估计。SGGNN 通过直接使用富标签的图库实例对学习边权重进行改进，将提供更精
PDF6 years ago
NIPS相似性估计和维度减少的实用哈希函数
该论文研究了哈希在机器学习中降维的基本用途，比较了各种哈希方案的性能，主要关注该领域中的两个应用：相似度估计与特征哈希。作者发现 Dahlgaard 等人的混合制表哈希是一种在许多应用中表现良好的伪随机哈希函数，其性能与真随机哈希函数相似，
PDF7 years ago
ACL用 APSyn 测试向量余弦相似度估计
本研究旨在探究一种新的度量方法 APSyn，在相似度估计任务中表现出了高的竞争力，甚至与单词嵌入的结果报告相当，并解决了 Vector Cosine 的一些弱点。
PDF8 years ago
Panther：大规模网络中快速的 Top-k 相似度搜索
该论文提出了一种基于随机路径的取样方法，可准确估算顶点之间的相似性，通过实验证明该算法能够以比现有方法快 300 倍的速度在网络中获取任何顶点的前 K 个相似顶点。
PDF9 years ago
随机投影的编码
本文研究了随机投影方法下的编码策略对算法表现的影响，发现在相似性度量和线性分类器训练任务中，均匀量化编码比现有方法更优，而在实际应用中，非均匀 2 位编码也表现较好。
PDF11 years ago