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降维是将数据从高维空间转换为低维空间，以便低维表示保留原始数据的某些有意义的属性，理想情况下接近其固有维。降维在处理大量观察和/或大量变量的领域很常见，例如信号处理，语音识别，神经信息学和生物信息学。
Supervised Quadratic Feature Analysis: Information Geometry Approach for Dimensionality Reduction
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Dimensionality reduction can be used as a surrogate model for high-dimensional forward uncertainty quantification
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Neural active manifolds: nonlinear dimensionality reduction for uncertainty quantification
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Fast Dimensionality Reduction from $\ell_2$ to $\ell_p$
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Learning Low Rank Neural Representations of Hyperbolic Wave Dynamics from Data
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Nes2Net: A Lightweight Nested Architecture for Foundation Model Driven Speech Anti-spoofing
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Johnson-Lindenstrauss Lemma Beyond Euclidean Geometry
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Coupled Flow Matching
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SO(3)-invariant PCA with application to molecular data
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HUMAP: Hierarchical Uniform Manifold Approximation and Projection
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Semi-supervised Latent Bayesian Optimization for Designing Antimicrobial Peptides
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eDCF: Estimating Intrinsic Dimension using Local Connectivity
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The Tree-SNE Tree Exists
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Nonlinear Dimensionality Reduction Techniques for Bayesian Optimization
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Manifold Decoders: A Framework for Generative Modeling from Nonlinear Embeddings
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参考链接
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