論文筆記：Towards K-means-friendly Spaces: Simultaneous Deep Learning and Clustering
Towards K-means-friendly Spaces: Simultaneous Deep Learning and Clustering 1 摘要 2 相關工作 3 提出方法 1 摘要 降維和聚類是現在研究的兩大任務。數據樣本通過易於聚類的潛在表示得到的，但是實際上，潛在空間到數據的變換可能更復雜。本文將這個變換假設爲一種未知的，可能是非線性函數。爲了獲得聚類友好型的潛層表示和更好的聚
相關文章
- 1. 論文筆記：Structural Deep Clustering Network
- 2. 論文筆記：Deep Residual Learning
- 3. 論文筆記(1)：Deep Learning.
- 4. Machine Learning & Deep Learning 論文閱讀筆記
- 5. 論文筆記：Towards perspective-free object counting with deep learning
- 6. 論文筆記：Unsupervised Deep Embedding for Clustering Analysis
- 7. [論文解讀]Towards Improved Testing For Deep Learning
- 8. Deep learning in graph clustering 論文兩篇
- 9. 【論文筆記】Deep Learning on Graphs: A Survey
- 10. Deep Learning on Graphs: A Survey論文筆記
- 更多相關文章...
- • ASP.NET Razor - 標記 - ASP.NET 教程
- • CAP理論是什麼？ - NoSQL教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • RxJava操作符（七）Conditional and Boolean
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 論文筆記：Structural Deep Clustering Network
- 2. 論文筆記：Deep Residual Learning
- 3. 論文筆記(1)：Deep Learning.
- 4. Machine Learning & Deep Learning 論文閱讀筆記
- 5. 論文筆記：Towards perspective-free object counting with deep learning
- 6. 論文筆記：Unsupervised Deep Embedding for Clustering Analysis
- 7. [論文解讀]Towards Improved Testing For Deep Learning
- 8. Deep learning in graph clustering 論文兩篇
- 9. 【論文筆記】Deep Learning on Graphs: A Survey
- 10. Deep Learning on Graphs: A Survey論文筆記