I detta dokument presenteras en oövervakad ram för fördjupat lärande som kallas lokal djupgående anpassning (LDFA) för dimensionsminskning. Vi bygger kvarter för varje dataprov och lära sig en lokal staplad kontraktiv autoencoder (SCAE) från grannskapet för att extrahera den lokala djupa funktioner. Därefter utnyttjar vi en affin omvandling för att anpassa de lokala djupa dragen i varje område till de globala dragen. Dessutom härleder vi en strategi från LDFA för att explicit kartlägga ett nytt dataprov in i det inlärda lågdimensionella subrymden. Fördelen med LDFA-metoden är att den lär sig både lokala och globala egenskaper hos dataprovmängden: de lokala SCEAs fångar lokala egenskaper som finns i datamängden, medan de globala anpassningsförfarandena kodar för det ömsesidiga beroendet mellan stadsdelar i de slutliga lågdimensionella särdragen. Experimentella resultat om datavisualisering, klusterbildning och klassificering visar att LDFA-metoden är konkurrenskraftig med flera välkända dimensionsreduktionstekniker, och att utnyttja lokalitet i djupinlärning är ett forskningsämne värt att utforska.. Hans forskningsintressen inkluderar men är inte begränsade till maskininlärning, datoranimering och bildbehandling. Han arbetar som recensent av flera prestigefyllda tidskrifter inom sitt forskningsområde. Jun Yu (M'13) mottog B.Eng. och doktorsexamen
Nyligen föreslog REF en oövervakad ram som kallas lokal djupgående anpassning.
Local Deep-Feature Alignment for Unsupervised Dimension Reduction
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}