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交通网络的无监督学习拓扑分类
对城市交通系统的建模、优化、仿真和数据分析的研究逐渐增多。本研究采用无监督学习方法，尤其是聚类方法，通过综合评估交通网络的拓扑特征，利用主成分分析和等度映射减少特征之间的相关性，实现交通网络的分类。结果表明，PCA 方法和 K-means
PDF7 months ago
基于图像复杂性的 fMRI-BOLD 视觉网络分类方法：在视觉数据集上使用拓扑描述符和深度混合学习
该研究提出了一种新的方法，研究使用与 COCO、ImageNet 和 SUN 等视觉数据集对应的 fMRI BOLD 时间序列构建的视觉网络的拓扑特征差异。通过计算每个视觉网络代表 COCO、ImageNet 和 SUN 的 0 维和 1
PDF8 months ago
可微分的欧拉特征变换用于形状分类
我们开发了一种新的计算层 DECT，它能够以端到端的方式学习 Euler Characteristic Transform，并在图形和点云分类任务中展现出与复杂模型相当的性能；此外，我们还发现这种看似非表达性的统计量仍然具有与更复杂的拓扑深
PDF9 months ago
神经网络宽度的数据拓扑相关上界
本研究旨在探究深度神经网络的通用逼近性质与数据集拓扑特征之间的关系，并通过拓扑结构推导出限制网络宽度的上界。通过设计三层神经网络中的 ReLU 激活函数和最大池化操作，可以逼近一个由紧凑凸多面体包围的指示函数，同时拓展到单纯复合体，以拓扑空
PDFa year ago
一种无监督数据集类分离度估计方法及其在 LLMs 微调中的应用
本文提出一种基于拓扑特征的无监督方法来预测数据的类别可分性，该方法适合于处理有限标注数据和大规模未标注数据的学习模型。通过实验证明，该方法与有监督的评估方法如 Fisher 判别比率和分类器的交叉验证有着一致的表现，可以有效地用于语言模型的
PDFa year ago
IRLAS：用于架构搜索的反向强化学习
本论文提出一种基于逆强化学习的架构搜索方法（IRLAS）来搜索拓扑特性类似于人工设计网络的网络结构，并使用生物认知理论的长期记忆和意向记忆模型在 CIFAR-10 和 ImageNet 移动设置数据集上显著优于许多自动生成的架构。
PDF6 years ago