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上传时间: 2021-04-01
详细说明：双曲层次聚类（HypHC）
该代码是NeurIPS 2020论文的官方PyTorch实现：
从树到连续嵌入再到背面：双曲层次聚类Ines Chami，Albert Gu，Vaggos Chatziafratis和ChristopherRé 斯坦福大学论文： :
抽象的。 基于相似性的层次聚类（HC）是一种经典的无监督机器学习算法，传统上已使用诸如平均链接之类的启发式算法进行了求解。 最近，Dasgupta通过引入衡量给定树质量的全局成本函数，将HC重新构架为离散的优化问题。 在这项工作中，我们提供了可证明的质量保证的Dasgupta离散优化问题的首次连续松弛。 我们方法的关键思想HypHC显示了从离散树到连续表示的直接对应关系（通过其叶节点的双曲线嵌入）和向后（通过将叶子嵌入映射到树状图的解码算法）的直接对应关系，从而使我们能够进行搜索具有连续优化的离散二叉树的空间。 建立在树与双
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