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舒尔正定网络：在结构中使用 SPD 锥体的深度学习
提出了一个名为 SpodNet 的新型通用学习模块，具有保证的 SPD 输出，还能学习比现有方法更多的函数类别，成功解决了联合学习 SPD 和稀疏矩阵的挑战任务。
PDF23 days ago
AAAISPD-DDPM：在对称正定空间中去噪的扩散概率模型
本研究提出了一种新的生成模型 SPD-DDPM，通过在 SPD 空间中引入高斯分布来估计 E (X|y)，从而无条件和有条件地学习数据分布，并提供准确的预测。
PDF7 months ago
KDDR-Mixup: 用于生物网络的黎曼混合方法
该论文提出了一种基于数据增强技术的混合方法 R-MIXUP，它适用于具有对称正定特性的生物网络的邻接矩阵，有效提高了训练效率以解决基于生物网络的深度学习模型面临的过拟合问题；作者还通过五个真实的生物网络数据集验证了该方法的有效性并探究了生物
PDFa year ago
ICCV学习判别性 Alpha-Beta - 散度用于正定矩阵（扩展版）
本文提出了一种信息差和词典学习（IDDL）的判别式度量学习框架，它不仅可以自动学习 SPD 矩阵上的应用特定测度，而且还可以使用学习的词典将它们嵌入为向量。我们使用最近引入的 α-β-logdet 散度学习相似度测量，并在鉴别性框架中联合学
PDF7 years ago
AAAI一种用于 SPD 矩阵学习的黎曼网络
本文介绍了一种基于 Riemannian 网络架构的 SPD 矩阵非线性学习方法，使用双线性映射层、特征值矫正层和特征值对数层，使用基于 Stiefel 流形的变体随机梯度下降法来训练此深度网络。实验证明，该网络简单易用，并在三个典型的视觉
PDF8 years ago