基于均匀地标采样和约束局部线性嵌入的可伸缩流形学习
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。基于机器学习和数据科学的关键方法之一，流形学习旨在揭示高维空间中复杂非线性流形内部的内在低维结构。我们提出了一种可扩展的流形学习方法，可以高效地处理大规模和高维数据，从而应用于可视化、分类等领域。
该研究提出了一种名为MLDL的新框架，用于处理神经网络转换中的几何退化，实现基于流形的表示学习和流形数据生成。MLDL通过引入局部等距光滑先验约束到MRF Gibbs分布中，增强了矢量变换。实验证明MLDL在流形学习和流形数据生成方面具有显著优势。
