度量学习和嵌入拓扑学习神经网络的框架

[复制链接]

字体大小: 正常放大

1047521767

1178 主题	15 听众	1万积分

TA的每日心情

	开心 2023-7-31 10:17

签到天数: 198 天

[LV.7]常住居民III

自我介绍: 数学中国浅夏

电梯直达

1^#

发表于 2022-8-30 13:29 |只看该作者 |倒序浏览

|招呼Ta 关注Ta

提出了一种采用拓扑学习神经网络进行度量学习和嵌入的框架。为了强调常规嵌入方法（例如多维缩放和Isomap）在时间和空间上效率低下的问题，我们利用了拓扑学习神经网络（例如增长的神经气体和自组织增量）的增量训练和矢量量化能力。神经网络构造数据的表示形式。然后用神经元的图相似度代替输入数据的成对相似度来近似嵌入。在一个实验中，所提出的度量学习与支持向量机结合使用来解决半监督学习（SSL）问题。结果表明，我们提出的方法提高了SSL实验中的分类精度。