כתבה
arXiv cs.LG ·
MAPLE: רכיבת למידה-עצמית להפחתת תלות בממדים לא-רגילים לניתוח חזותי
MAPLE: Self-Supervised Learning-Enhanced Nonlinear Dimensionality Reduction for Visual Analysis
MAPLE היא שיטת הפחתת תלות בממדים לא-רגילים חדשה, המשפרת את UMAP באמצעות למידה-עצמית. MAPLE משתמשת בייצוגים של קיבולת מסלולי מרבי (MMCRs) לקידום ייצוג של גאומטריה של מניפולד.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2601.20173v3 Announce Type: replace Abstract: We present a new nonlinear dimensionality reduction method, MAPLE, that enhances UMAP by improving manifold modeling. MAPLE employs a self-supervised learning approach to more efficiently encode low-dimensional manifold geometry. Central to this approach are maximum manifold capacity representations (MMCRs), which help untangle complex manifolds by compressing variances among locally similar data points while amplifying variance among dissimilar data points. This design is particularly effective for high-dimensional data with substantial intra-cluster variance and curved manifold structures, such as biological or image data. Our qualitative and quantitative evaluations demonstrate that MAPLE can produce clearer visual cluster separations
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית