文件名称：fspool:[ICLR 2020] FSPool
文件大小：2.75MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-24 12:50:15
FSPool：按功能排序池 这是我们的论文在PyTorch中的正式实现。 我们提出了一种用于特征向量集的合并方法，该方法允许深度神经网络学习更好的集合表示，分类结果和收敛速度。 您可以看一下的。 我们还分析了为什么现有的集合自动编码器很难对一些非常简单的集合进行自动编码并将其归因于责任问题。 FSPool可用于构造等距排列的自动编码器，从而避免了此问题，并产生了更好的重构和表示形式。 主要算法位于此*目录中的独立文件中，如果要使用FSPool，这是您唯一需要的文件。 唯一的依赖项是PyTorch 1.0或更高版本。 请参考auto-encoder和clevr目录中的clevr文件，以获取有关复制论文中各个实验的说明。 BibTeX条目 @Article{Zhang2019FSPool, author = {Yan Zhang and Jonathon Hare a