English(EN) From Layers to Networks: Comparing Neural Representations via Diffusion Geometry

扩散几何方法比较神经网络表征

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-05-15 12:40

研究人员开发了一种使用扩散几何学的新方法，用于比较不同层和整个网络中的神经网络表征。该方法通过将相似性度量视为马尔可夫矩阵来改编流形学习技术，从而实现多尺度分析。新的方法，包括中心核对齐（Centered Kernel Alignment）和距离相关性（Distance Correlation）的变体，在语言和视觉任务的基准测试中取得了最先进的结果，即使在分布外数据上也能展现出卓越的准确性和相关性。 AI

影响这种比较神经网络架构的新颖方法可能有助于更好地理解和开发更高效、更准确的模型。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Jan E. Gerken · 2026-05-15 12:40

从层到网络：通过扩散几何比较神经表征

Diffusion geometry is a manifold learning framework that uses random walks defined by Markov transition matrices to characterize the geometry of a dataset at multiple scales. We use diffusion geometry for neural representations, incorporating tools from multi-view learning into t…

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