文件名称：torchnca:邻域分量分析的PyTorch实现
文件大小：753KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-02 01:44:02
python python3 pytorch nca-python neighbourhood-components-analysis
托尔恩卡 J. Goldberger， G。Hinton，S。Roweis，R.Salakhutdinov的PyTorch实现。 NCA是一种度量学习技术，用于学习数据集的线性变换，从而使kNN在变换后的空间中的预期遗忘式性能最大化。 有关NCA的更详细说明，请查看随附的。 安装 您可以使用pip安装torchnca： pip install torchnca 原料药 from torchnca import NCA # instantiate torchnca object and initialize with # an identity matrix nca = NCA ( dim = 2 , init = "identity" ) # fit an torchnca model to a dataset # normalize the input data before # r
【文件预览】：
torchnca-master
----assets()
--------res.png(755KB)
----LICENSE(1KB)
----torchnca()
--------nca.py(7KB)
--------__init__.py(100B)
----examples()
--------knn.py(3KB)
--------dim_reduct.py(3KB)
----setup.py(814B)
----.gitignore(2KB)
----README.md(2KB)