深度神经映射
机器学习
2018-10-18 v1 神经与进化计算
机器学习
摘要
我们引入了一种使用深度卷积网络与自组织映射的新的无监督表示学习与可视化方法，称为深度神经映射（DNM）。DNM 联合学习输入数据的嵌入以及从嵌入空间到二维格点的映射。我们在 MNIST 和 COIL-20 数据集上将 DNM 的可视化与 t-SNE 和 LLE 的可视化进行了比较。我们的实验表明，DNM 能够学习反映各类别特征的输入数据的高效表示。这通过将该映射的神经元反向投影到数据空间得以展示。
引用
@article{arxiv.1810.07291,
title = {Deep Neural Maps},
author = {Mehran Pesteie and Purang Abolmaesumi and Robert Rohling},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.07291},
year = {2018}
}