设计一种对复杂高维噪声鲁棒的度量以实现高效流形去噪
机器学习
2024-01-09 v1 机器学习
应用统计
摘要
在本手稿中，我们提出了一种基于地标扩散和最优收缩的高效流形去噪器，适用于复杂高维噪声和紧流形设定。它能灵活处理多种设定，包括高环境空间维度且流形嵌入占据高维或低维子空间的情况，且噪声可以是有色和相关的。我们提供了在模拟和真实数据集上与其他现有算法的系统比较。本手稿主要侧重算法，我们报告了若干现有工具和数值结果。理论保证和更多比较将在本手稿的正式论文中报告。
引用
@article{arxiv.2401.03921,
title = {Design a Metric Robust to Complicated High Dimensional Noise for Efficient Manifold Denoising},
author = {Hau-Tieng Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.03921},
year = {2024}
}