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基于 Wasserstein 距离的单纯代数表示学习的实证研究
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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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。
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关键要点
- 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 定义为两个树嵌入向量之间的 L1 距离。
- 研究考虑了一种基于 SimCLR 的自监督学习方法框架。
- 负 TWD 被用作相似性度量。
- 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。
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