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Markov-Lipschitz-Deep-Learning下载
资源介绍
Markov-Lipschitz 深度学习 (MLDL)
Spheres 数据集上三个自动编码器的训练过程比较。
这是的 PyTorch 实现：
@article { Li-MLDL-2020 ,
title = { Markov-Lipschitz Deep Learning } ,
author = { Stan Z Li and Zelin Zang and Lirong Wu } ,
journal = { arXiv preprint arXiv:2006.08256 } ,
year = { 2020 }
}
与其他流行方法相比，MLDL 用于流形学习和生成的主要特征总结如下：
MLDL（我们的）
AE/地形AE
MLLE
ISOMAP
t-SNE
没有解码器的流形学习
是的
不
是的
是的
是的
学习到的 NLDR 模型适用于测试数据