Choosing a suitable filtering function for the Mapper algorithm can be difficult due to its arbitrariness and domain-specific requirements. Finding a general filtering function that can be applied across domains is therefore of interest, since it would improve the representation of manifolds in higher dimensions. In this extended abstract, we propose that topological autoencoders is a suitable candidate for this and report initial results strengthening this hypothesis for one set of high-dimensional manifolds. The results indicate a potential for an easier choice of filtering function when using the Mapper algorithm, allowing for a more general and descriptive representation of high-dimensional data.


翻译:用于 Mapper 算法的适当过滤功能可能因其任意性和特定域的要求而难以选择。 因此,找到一个可以应用于不同域的一般过滤功能是值得注意的,因为这将改善更高维度的多个元的表示。 在这个扩展的抽象中,我们提议,地形自动编码器是适合这个选项的,并报告初步结果,加强一套高维元的假设。结果显示,在使用 Mapper 算法时,有可能更容易选择过滤功能,从而允许对高维数据作更一般和描述性的表示。

0
下载
关闭预览

相关内容

自动编码器是一种人工神经网络,用于以无监督的方式学习有效的数据编码。自动编码器的目的是通过训练网络忽略信号“噪声”来学习一组数据的表示(编码),通常用于降维。与简化方面一起,学习了重构方面,在此,自动编码器尝试从简化编码中生成尽可能接近其原始输入的表示形式,从而得到其名称。基本模型存在几种变体,其目的是迫使学习的输入表示形式具有有用的属性。自动编码器可有效地解决许多应用问题,从面部识别到获取单词的语义。
专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
【斯坦福】凸优化圣经- Convex Optimization (附730pdf下载)
专知会员服务
220+阅读 · 2020年6月5日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
人工智能 | CCF推荐期刊专刊约稿信息6条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年2月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月29日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
人工智能 | CCF推荐期刊专刊约稿信息6条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年2月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员