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实体 Smooth Rank t-SNE

Smooth Rank t-SNE

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  1. TOOL · CL_336378 ·

    新的SR-tSNE方法在数据嵌入中保持邻居顺序

    研究人员开发了一种新的流形学习方法,称为平滑秩t-SNE (SR-tSNE),旨在保持数据嵌入中邻居的顺序,这与仅保留邻域集的传统方法不同。SR-tSNE在其损失函数中加入了一个可微分的秩项,使用sigmoid近似来确保真正的邻居的排名高于不相关的点。该方法在包括图像、文本和语音数据在内的八个基准测试中表现出优越的性能,在秩保持和邻域重叠方面优于12种基线方法。该方法在标签传递和细胞类型发现等下游应用中也显示出显著的改进,甚至在日内交…