stochastic neighbor embedding | BriefGPT

关键词stochastic neighbor embedding

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用对比学习进行监督式随机近邻嵌入
在保留数据集邻近信息的范围内，我们将自监督对比方法扩展到完全监督的设置，以有效利用标签信息。属于同一类别的样本集群在低维嵌入空间中聚集在一起，同时将不同类别的样本集群推开。
PDF10 months ago
对比学习暗中进行着随机邻居嵌入
本文探讨了无监督自学习对偶损失模型（SSCL）的理论基础，提出了在随机邻居嵌入（SNE）视角下，使用数据增强构建 “正” 偶对实现了对输入空间对比度的优化，通过与 SNE 对应，进一步提供了方法学指导并证明了使用域不可知增强与隐式偏见得到的
PDF2 years ago
MM毫米波无线定位的半监督 t-SNE
本文提出了一种半监督的分布式随机邻居嵌入算法（St-SNE），可在未来毫米波无线网络中解决移动定位问题，并实现了一个在 200*200 平方米区域内只需标记 5％的 CSI 样本，平均定位误差为 6.8 米的结果。
PDF3 years ago
ICLR声学邻居嵌入
本文提出一种新颖的声学单词嵌入，名为声学邻域嵌入，其中利用随机邻近嵌入（SNE）将任意长度的语音或文本映射到固定的、降维的向量空间中。通过训练两个编码器神经网络，它在神经网络训练中具有更有效的梯度，并在单词（名称）识别任务中显著提高了准确性
PDF4 years ago