会员服务
INFORMS · 信息几何 · Principle · BASIC · 离散数学 ·
7 月 20 日
The Information Geometry of UMAP
翻译：暂无翻译
Alexander Kolpakov,A. Alistair Rocke
Alexander Kolpakov,A. Alistair Rocke
from arxiv, 12 pages, 2 figures, 3 tables ; Github repo (https://github.com/sashakolpakov/info-geometry-umap) ; to appear in Le Matematiche

In this note we highlight some connections of UMAP to the basic principles of Information Geometry. Originally, UMAP was derived from Category Theory observations. However, we posit that it also has a natural geometric interpretation.


翻译：暂无翻译
0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文，扩大了运筹学和计算的范围，寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文，以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接：https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
【CVPR 2022】基于元内存传输的跨域少镜头语义分割，Remember the Difference: Cross-Domain Few-Shot Semantic Segmentation via Meta-Memory Transfer
【CVPR 2022】基于元内存传输的跨域少镜头语义分割，Remember the Difference: Cross-Domain Few-Shot Semantic Segmentation via Meta-Memory Transfer
专知会员服务
12+阅读 · 2022年3月12日
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
“Fishes-in-net” 酵母孢子微胶囊式近平滑假丝酵母SCRII酶有机相高效手性合成机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2016年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
汉英篇章衔接对齐资源构建与分析研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
基于自主学习的Ad hoc Agent序贯决策研究
国家自然科学基金
37+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
PPP项目争端谈判及其治理机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
哈密尔顿系统及多体问题的周期解
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
海量Web用户生成内容物化关键技术
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Survey of Vector Database Management Systems
Arxiv
14+阅读 · 2023年10月21日
A Comprehensive Overview of Large Language Models
Arxiv
21+阅读 · 2023年7月12日
Graph Neural Networks for Text Classification: A Survey
Arxiv
34+阅读 · 2023年4月27日
A Survey of Natural Language Generation
Arxiv
15+阅读 · 2021年12月22日
Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network
Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network
Arxiv
24+阅读 · 2021年4月23日
Feature Decomposition and Reconstruction Learning for Effective Facial Expression Recognition
Arxiv
15+阅读 · 2021年4月12日
Scalable Graph Neural Networks via Bidirectional Propagation
Arxiv
15+阅读 · 2020年10月29日
Fine-tune BERT for Extractive Summarization
Arxiv
21+阅读 · 2019年3月25日
Reinforced Mnemonic Reader for Machine Reading Comprehension
Arxiv
10+阅读 · 2018年4月25日
Additive Margin Softmax for Face Verification
Arxiv
11+阅读 · 2018年1月18日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
INFORMS
信息几何
Principle
BASIC
离散数学
相关VIP内容
【CVPR 2022】基于元内存传输的跨域少镜头语义分割，Remember the Difference: Cross-Domain Few-Shot Semantic Segmentation via Meta-Memory Transfer
【CVPR 2022】基于元内存传输的跨域少镜头语义分割，Remember the Difference: Cross-Domain Few-Shot Semantic Segmentation via Meta-Memory Transfer
专知会员服务
12+阅读 · 2022年3月12日
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
热门VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Survey of Vector Database Management Systems
Arxiv
14+阅读 · 2023年10月21日
A Comprehensive Overview of Large Language Models
Arxiv
21+阅读 · 2023年7月12日
Graph Neural Networks for Text Classification: A Survey
Arxiv
34+阅读 · 2023年4月27日
A Survey of Natural Language Generation
Arxiv
15+阅读 · 2021年12月22日
Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network
Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network
Arxiv
24+阅读 · 2021年4月23日
Feature Decomposition and Reconstruction Learning for Effective Facial Expression Recognition
Arxiv
15+阅读 · 2021年4月12日
Scalable Graph Neural Networks via Bidirectional Propagation
Arxiv
15+阅读 · 2020年10月29日
Fine-tune BERT for Extractive Summarization
Arxiv
21+阅读 · 2019年3月25日
Reinforced Mnemonic Reader for Machine Reading Comprehension
Arxiv
10+阅读 · 2018年4月25日
Additive Margin Softmax for Face Verification
Arxiv
11+阅读 · 2018年1月18日
相关基金
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
“Fishes-in-net” 酵母孢子微胶囊式近平滑假丝酵母SCRII酶有机相高效手性合成机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2016年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
汉英篇章衔接对齐资源构建与分析研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
基于自主学习的Ad hoc Agent序贯决策研究
国家自然科学基金
37+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
PPP项目争端谈判及其治理机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
哈密尔顿系统及多体问题的周期解
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
海量Web用户生成内容物化关键技术
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top