BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-16T00:00:00Z 基于 Wasserstein 距离的单纯代数表示学习的实证研究 💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究使用树结构上的一维瓦砾均值（TWD）解决了简化表示学习的问题，TWD是两个树嵌入向量之间的L1距离。实验证明，TWD和简化模型的组合优于基于余弦相似度的表示学习。 🏷️ 标签 L1距离 TWD 树结构 瓦砾均值 表示学习 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
