霍奇感知对比学习

本文介绍了一种利用Hodge拉普拉斯矩阵进行Hodge分解的方法，以获得稀疏、可解释的梯度、旋度和谐波流形式的观测数据表示。同时，该方法还解决了在图的边缘流中获得稀疏、可解释表示的问题，并引入了一种高效的近似算法来解决细胞推断优化问题。实验结果表明，该算法在真实数据和合成数据上表现优于当前最先进的方法，并且计算效率高。