核方法的非参数表示学习
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。使用基于核函数的自监督学习和自编码器模型进行表示学习，引入新的表示定理并通过实验评估了这些方法在小数据环境和与神经网络模型的比较中的性能。
本文研究了自监督学习模型的学习动态，提出了施加权重正交性约束的目标函数，并推导出了在 Grassmann 流形上使用梯度下降训练的模型的学习动态。实验证明了理论的正确性，并为对比和非对比自监督学习提供了进一步的理论分析框架。
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